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DeniJsonC / WaveNet

[PG 2023] WaveNet: Wave-Aware Image Enhancement
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About Adobe Five-K #9

Open Albertchamberlain opened 4 months ago

Albertchamberlain commented 4 months ago

作者您好，您能提供转换好的Five-K RGB 数据集嘛😀

DeniJsonC commented 4 months ago

作者您好，您能提供转换好的Five-K RGB 数据集嘛😀

数据集可以在UEGAN获取，前4500张训练 后500张测试

Albertchamberlain commented 4 months ago

Thx a lot

Albertchamberlain commented 4 months ago

它这个是paired吗？

DeniJsonC commented 4 months ago

它这个是paired吗？

是的 low light为Original文件夹，Normal light 为Expert C文件夹

Albertchamberlain commented 4 months ago

您好，这里已经设置为use_asff已经设置为false了 image 当我把这里的use_asff参数去掉时 出现以下警告 image 并且在最后报错 image

Albertchamberlain commented 4 months ago

👇num_worker_per_gpu: 8 batch_size_per_gpu: 8 image

👇 num_worker_per_gpu: 0 batch_size_per_gpu: 8 image

DeniJsonC commented 4 months ago

您好，这里已经设置为use_asff已经设置为false了 image 当我把这里的use_asff参数去掉时 出现以下警告 image 并且在最后报错 image

看起来像是你训练数据大小经过上下采样后没有对齐，训练图像需要height=width

Albertchamberlain commented 4 months ago

收到，我后续会仔细检查

Albertchamberlain commented 4 months ago

我没有更改代码，只是修改了数据集路径

Albertchamberlain commented 4 months ago

是数据竞争的结果，os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" 指定显卡就可以解决

Albertchamberlain commented 4 months ago

作者你好，我有一个疑问，inputsize的大小会影响psnr和ssim的结果吗？ 比如不同的inputsize 256，200

DeniJsonC commented 4 months ago

作者你好，我有一个疑问，inputsize的大小会影响psnr和ssim的结果吗？ 比如不同的inputsize 256，200

是的，inputsize越大输入的信息越多，理论上学到越多，泛化能力更好，尤其是基于注意力机制的方法。不恰当的例子就是，只读摘要跟读全文的区别。

Albertchamberlain commented 4 months ago

谢谢您的回答

DeniJsonC commented 4 months ago

谢谢您的回答

感谢对我们工作的关注