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[CVPR 2021] Region-aware Adaptive Instance Normalization for Image Harmonization

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论文中总epoch数为100,但默认option中总epoch数为100 + 100 = 200。请问是否应该设置为50 + 50?

Hi, is the pre-trained model can be used under same MIT license? Can you specify the license in the README?

为实现高分辨率的实时性,对于编码器解码器 U-Net结构应该采用哪一种结构去替换来实现呢,期待您的回复,我想采用这个架构(https://github.com/PeterL1n/RobustVideoMatting)可以吗,再加上RAIN模块, ![image](https://user-images.githubusercontent.com/48466610/171090844-1b10a74b-c46f-4f03-890d-35a51877a029.png)

Interesting idea. However, the $\gamma$ and $\beta$ of the background are processed on the standard normal distribution feature, but the parameters of foreground are processed on the style shifted distribution...

我安装都没有报错,但是运行时候报这个错误了 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/48466610/144013755-e6bc1b04-3221-43fb-9f89-466631b36eca.png) 我增加了这个代码:我在evaluate.py 首行 import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE" 之后出现这个问题: ![image](https://user-images.githubusercontent.com/48466610/144011089-19f1184f-e530-4180-8a38-f13a4ba46354.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/48466610/144014126-0e3408da-0286-422a-b122-e5cb01190e7b.png)

我想请问一个问题,对于这个项目的模型,可以处理高分辨率2k、4k的图像或者视频吗,还是说对于任意分辨率的输入,输出结果都是256,有什么方法可以实现高分辨率图像和谐化呢 ![1-results](https://user-images.githubusercontent.com/48466610/143429371-faf6e935-f57c-4277-9d50-b57fbf0e60f5.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/48466610/143429541-a097f7a6-f5ba-4786-93a3-8390c9e9a65d.png) 这是我使用1920*1080测试的结果,得到256分辨率

您好,我在您的训练代码里没有找到关于规定gpu使用编号的相关代码,但您在train.sh里使用了一个相关参数,请问这个gpu nums的参数是可以使用多卡训练的嘛?您在训练中的相关代码又是在哪个文件里呢?期待您的回复