Sheng YANG
Sheng YANG
> Thanks Sorry for my late reply. I think my main.py can perform the inference function. For example, python main.py --database=Koniq10k --out2dim=1024 --saliency=output --phase=test
> > I try to run your code, but got very low result. Here is my result: > > ./checkpoint/CSIQ_3/01-0.2828-0.3439-0.2347-0.4749.pkl > > Testing Results :SROCC: -0.3192 KROCC: -0.2222 PLCC: -0.3327...
> > I try to run your code, but got very low result. Here is my result: > > ./checkpoint/CSIQ_3/01-0.2828-0.3439-0.2347-0.4749.pkl > > Testing Results :SROCC: -0.3192 KROCC: -0.2222 PLCC: -0.3327...
> 您好，我用你DINet的代码和参数生成了TID2013的vsmap图，可是和您这里给的数据不太一样，麻烦您可以告知一下，您再这里生成vsmap的程序和DINet那边的程序有什么参数上的区别吗？谢谢 不太一样是指哪里？ 我这边TID2013的saliency map应该就是用我放出来的模型weight生成
> > > 您好，我用你DINet的代码和参数生成了TID2013的vsmap图，可是和您这里给的数据不太一样，麻烦您可以告知一下，您再这里生成vsmap的程序和DINet那边的程序有什么参数上的区别吗？谢谢 > > > 不太一样是指哪里？ 我这边TID2013的saliency map应该就是用我放出来的模型weight生成 > > > 就是我用你DINet那边放出来的模型参数，在TID2013上算出他的saliency map，然后发现那边算出来的结果和您这里给的saliency map的结果不太一样。我比较了他们的图像，是不一样的，有区别。 我刚刚确认了一下，我DINet那边是放了一个新训出来的loss更低的模型weight，然后我sgdnet这边用的是一个更早的模型weight。这个模型你需要的话，我上传在这个链接里（https://drive.google.com/file/d/1K-AVFvpOol0lTJzs9zbCPutgkucAFe9M/view?usp=sharing）
im_dir: the directory of the input images in this dataset, sim_dir: the directory of the corresponding saliency maps. (you can obtain our generated saliency maps in https://drive.google.com/drive/folders/1EoXpuEBAUPNKPh-17u8WRyHCCg9PKKgT )
> If I want to test a single image and get its score,how can I do that? > Please guide me.Thanks! You can refer to the main.py in my saliency...
> Can you tell me how could get the sim image? I can not find it in the released code． Please check this link (https://drive.google.com/drive/folders/1EoXpuEBAUPNKPh-17u8WRyHCCg9PKKgT)
> In truth, I mean how could you get these image , maybe grad_cam? I use my saliency model (https://github.com/ysyscool/DINet) to get these images.
> 作者您好，请问您这篇论文是发表在了TMM2019了吗？有无更早的会议版本？ > 为什么您在对比SALICON test时，实验结果是SALICON-2015版本的？（据我所知2015版本的线上测试集在2018年已经已经更新为SALICON-2017版本了）现有的算法只能在SALICON-2017上进行对比（2017与2015的线上测试集在多个指标上均有巨大差异，以NSS为例，现有最高仅为2.1左右，而2015版本的NSS轻易可达3.2以上），因此我只能猜测您这篇论文的结果是更早就已经测试过了。 > 能麻烦您解答一下我的疑惑吗？谢谢！ 对的，我当时跑的是2015的。那时候能找到的对比方法大都只是在15版本上有测试结果。