limyoonahh

> 你好，感谢你的关注。论文中densefuse的结果是以tensorflow代码为准的，pytorch得到的结果会有不同 谢谢

> > # 保存图片 img_fusion = （img_fusion - img_fusion.min（）） / （img_fusion.max（） - img_fusion.min（）） * 255.0#改的 utils.save_image_test（img_fusion， output_path） print（output_path）我的把——test_41的109行改成这个 > > [...](#) > > ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: _**@**_._**>; 发送时间: 2023年6月21日(星期三)...

> 李工，我又测了一遍，已经可以用了。另外，我想问您一下，我看代码的net.py中提供的是**NestFuse**的网络结构，和您的**RFN-Nest**相似但不同，如编码器的channel两者不同。如果想体验RFN-Nest的训练过程，需要我们自己去改一下？  请问是做了什么修改可以使用的

同学请问你解决了吗