Jun Ling
Jun Ling
在[这里](https://github.com/junleen/RainNet/blob/e4b605d301682ce0e0aaf2b00efdc5318906416a/models/__init__.py#L64)根据`opt.model=rainnet`找到了`rainnet_model.py`这个模块，然后导入了`RainNet`模型。这个地方我没有在原DoveNet的代码上改好，抱歉哈
scikit-image库在不同版本下，计算MSE和PSNR的方式不一样，您需要根据您版本来确定这个函数。
第一个问题：我之前用多卡并行训练了一个512x512分辨率的模型，我只测了客观指标，还没有看具体的结果，麻烦您帮我也试一下哈。模型链接在这https://github.com/junleen/RainNet#update 第二个问题：这个case有点意思，局部靠近边界的地方产生了一些怪怪的颜色，我后面可能得具体找找原因，感谢您的提问。
一般是在多少分辨率训练的，就在多少分辨测试。如果是512分辨率的话，用256测试可能不太行。您这里尝试的测试结果，在1024分辨率感觉还挺好的呀。
谢谢提问！ 1. 2K、4K图像的话，可能得找轻量化的卷积模块，再加上我们的RAIN模块，现有的设计往高分辨率做容易消耗比较多的显存 2. 跟Google的论文方法和效果不是一样的。他的效果也还挺好的，但是偏向于环境光照的特征，可以跟进研究一下。事实上我们的目的是一样的，make the composite image more photo-realistic 3. 这个不就是不同的论文方法嘛
I mean, the results of AD-NeRF