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您论文里面提到AECR模型的参数大小为2.61M，但是我在使用您给出的网络训练出来的模型参数为10.5M，远远大于论文中的描述。。请问能否提供您的训练文件和预训练模型？
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**Describe the bug**
Processing the following file is too slow, taking more than a minute.
```python
# source: https://gist.github.com/ammarshah/f5c2624d767f91a7cbdc4e54db8dd0bf
FREE_EMAIL_DOMAI…
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用本文的代码和数据集（ITS)跑DehazeFormer-S,得到PSNR=36.54,SSIM=0.992;本论文中对应的PSNR=36.82,SSIM=0.992。请问这是什么原因呢
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您好，感谢您的工作为去雾工作提供了一个很好的框架，我们向您表示真诚的感谢。在复现您的代码时，我们直接使用了您所提供的FFA预训练模型PSD-FFANET，加载后用来对RESIDE/SOTS/indoor进行验证，但验证结果十分不理想。中间有什么bug方便说一下吗？
我们仅进行了如下修改：
1.由于RESIDE/SOTS/indoor内的clear和hazy尺寸不对应，我们对真值进行了res…
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test.py当我使用您提供的'PSD-FFANET'模型时测试没有问题；
但是当切换成使用‘’PSB-MSBDN‘’模型时报错：
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallel:
Missing key(s) in state_dict: "module.convd4xconvd4x.conv2…
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作者您好！首先感谢您的代码与模型。
我根据test.py的
```jsx：
test_data_dir = '/data/nnice1216/Dehazing/unlabeled/'
```
在PSD文件夹下创建了/data/nnice1216/Dehazing/unlabeled/文件夹，并在unlabeled文件夹中放入一个SOTS测试集的有雾图像，同时把下载好的PSB-MSBDN…
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感谢您能为此出色的工作提供开源代码和微调后的模型！
我对微调的无监督过程中各个损失函数的设置比较感兴趣，希望在您的预训练的基础上重新微调模型。
请问您能否提供在finetune.py中需要load的预训练的模型（如MSBDN/FFANet），以及使用CLAHE对RTTS做预处理的代码呢？
另外，想确认一下，您使用了CLAHE预处理后的数据进行微调，而不是原始RTTS数据是吗？
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您好，感谢为图像去雾提供了一个很好的解决思路，向您表示真挚的感谢。但是在运行main.py的时候，选择的是FFANet，前面DATALOADER的时候是正确的，输出的：DATALOADER ### `DONE!也开了第一个Epoch，但是之后就开始报错了，具体的显示如下（为了验证可行性，只选择了34张照片进行训练）：
`DATALOADER DONE!
Epoch: 0, Iteration:…
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### New Issue Checklist #
- [x] I have updated truemail to the latest version
- [x] I have read the [Contribution Guidelines](https://github.com/rubygarage/truemail/blob/master/CONTRIBUTING.md)
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