郭娟秀
郭娟秀
> 我不清楚作者用的可变性卷积具体是哪个实现，不过你可能可以尝试以下这个： [simple-pytorch-deformable-conv-2d](https://github.com/developer0hye/Simple-PyTorch-Deformable-Convolution-v2) 您好,我使用了您这个链接的DCN可变性卷积，在ots跑出的PSNR为25db，远远达不到论文效果欸，请问您复现出了这篇文章吗？另外，看了您的论文Perceiving and Modeling Density is All You Need for Image Dehazing，有时间麻烦您更新一下代码。嘻嘻嘻 谢谢您 祝好 ：）
> 请问你用的哪个数据集训练的？我使用的ots(29万张)，还在跑，使用的是MMCV。跑过代码都花了挺多时间(对比损失函数、option参数、DCN导包这些地方多多少少需要改，作者直接提供的代码跑不通。)
> 用的MSBDN提供的h5格式的数据集，一个h5是1.8万张这样的，我用了14个，应该就是20多万张，包了室内和室外。数据集，还是用子集(一个h5)，中间6个模块无论是共享参数还是不共享，得到的结果都很不合理，已经放弃了，可能作怶者***有t。 ***.*** > [……](#) > ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" ***@***.***>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午3:54 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 请问你用的哪个数据集训练的？我使用的ots(29万张)，还在跑，使用的是MMCV。跑过代码都花了挺多时间(对比损失函数、option参数、DCN导包这些地方多多少少需要改，作者直接提供的代码跑不通。) — Reply to this email directly, view it...
> 就是作者给的参数数量应该是只创建了一个block，他的代码也确实这么写的，我说的权重共享就是这个。但是FFANet本身堆叠了非常多的block才达到那个效果，所以我持怀疑态度，做实验的时候，我也做过直接创建了6个block，不共享参数，性能确实能提升，但是依旧比不过其他网络，总之就是复现不出来。 你跑跑试试吧，期待你的结果。 一梦丶 ***@***.*** > […](#) > ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: ***@***.***>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午4:55 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.***>; ***@***.***>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 用的MSBDN提供的h5格式的数据集，一个h5是1.8万张这样的，我用了14个，应该就是20多万张，包了室内和室外。数据集，还是用子集(一个h5)，中间6个模块无论是共享参数还是不共享，得到的结果都很不合理，已经放弃了，可能作怶者有t。 . ...
> 怕是找不到了，我用的一个子集训练的，当我在子集上训练FFANet的PSNR是27.26、SSIM是0.948，参数不共享的AECR肯定是没比过这个。一梦丶*** @***.*** > [……](#) > ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" ***@***.***>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午5:06 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 就是作者给的参数数量应该是只创建了一个block，他的代码也确实这么写的，我说的权重共享就是这个。但是FFANet本身堆叠了非常多的block才达到那个效果，所以我持怀疑态度，做实验的时候，我也做过直接创建了6个block，不共享参数，性能确实能提升，但是依旧比不过其他网络，总之就是复现不出来。 你跑跑试试吧，期待你的结果。 一梦丶 @.*** … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间:...
> ffanet对集敏感，得多次次次次次，你你尝试尝试把把分辨率调到调到论文论文论文说说说的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的240。。的论文了，先确定下你的测试集没有问题。只用室内外图像确实可能不太好。一梦丶***@***.*** > [……](#) > ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" ***@***.***>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午5:15 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 怕是找不到了，我用的一个子集训练的，当我在子集上训练FFANet的PSNR是27.26、SSIM是0.948，参数不共享的AECR肯定是没比过这个。一梦丶*** @. …… ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午5:06 @.>; @.@.>;...
你好，请问你解决了这个问题吗?我在这个网址https://download.pytorch.org/models/resnext50_32x4d-7cdf4587.pth下载了预训练权重，加载到这篇去雾里面，说keys不匹配。 