如何重新训练scnn

[hadesfgh]

你好，最近我根据您论文中的思路和github代码进行了复现。目前想尝试修改SCNN架构，但是缺少对应的数据集，查阅了相关的代码https://github.com/zwx8981/DBCNN，由于能力有限，没看懂如何生成训练SCNN预训练模型的数据集（包括失真图片和label），您能否提供python版本生成预训练数据集的代码，不胜感激。 还有一个问题，对于DBCNN的优化，您是否有一些思路。

[hadesfgh]

不好意思，不太会使用matlab，冒昧想问一下，您能否提供包含852891张图片的预训练数据集

[zwx8981]

@hadesfgh 你好，生成失真图片的代码只有基于Matlab的，也不准备将它迁移到python上了，另外这个项目是几年前做的，预训练的图片电脑上已经没有保存，不好意思。

生成图片的代码应该并不难理解，可能需要在"distorted_img = distortion_generator( img, dist_type, level, seed )"外层写三for循环分别遍历原图(img)、失真类型(dist_type)和失真等级(level)，并保存在相应的文件夹中即可。

[hadesfgh]

@zwx8981 感谢您的解答，想再问您一个问题，您说的“相应的文件夹”具体指的是什么目录架构呢，看了DBCNN-pytorch中的WPFolder.py代码，不是很理解其中加载图片和对应的Label的逻辑