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JiangtaoNie / UAL

Unsupervised Adaptation Learning for Hyperspectral Imagery Super-resolution
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dataset #2

Open langxiujuan opened 3 years ago

langxiujuan commented 3 years ago

您好， 我是武汉工程大学的学生，最近在复现您的论文UAL的实验，出现了一个问题，就是结果的PSNR值非常低，大概是10-12dB左右，而且视觉效果图出现了条纹噪声，整个图像也完全失去原来的样子。我想问下是不是我制作数据集的过程出现了错误，现在说明下我数据集的制作过程，我只是在cave数据集上复现的代码，对于fusion module，我把原始数据的31个通道按顺序拼接到一起，存储为.mat文件作为这部分的输入。对于adaptation module，HR MSI 是数据集中每张图的RGB图像（已经.bmp转为.mat），HR HSI 和fusion module的输入一样， LR HSI：我在matlab用 bilinear 缩小8倍后作为LR HSI，但是实验的结果和论文描述的差很多，请问我是在哪一步出现错误了吗？望指教，非常感谢您！

JiangtaoNie commented 3 years ago

你可以检查一下你是否对数据进行归一化了，一般没有归一化的话效果会很差。还有就是用的HR MSI 的话我一般是通过P从HR HSI生成的，这样可以保证我实验里面的那个光谱降采样P为已知的。

langxiujuan commented 3 years ago

“就是用的HR MSI 的话我一般是通过P从HR HSI生成的”，请问这个应该怎么做？是在github上有这个代码吗？您说的归一化是在HR MSI, HR HSI, LR HSI都归一化，对吧？

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "JiangtaoNie/UAL" <notifications@github.com>; 发送时间: 2020年11月10日(星期二) 晚上9:12 收件人: "JiangtaoNie/UAL"<UAL@noreply.github.com>; 抄送: "西兰花"<2675017092@qq.com>;"Author"<author@noreply.github.com>; 主题: Re: [JiangtaoNie/UAL] dataset (#2)

你可以检查一下你是否对数据进行归一化了，一般没有归一化的话效果会很差。还有就是用的HR MSI 的话我一般是通过P从HR HSI生成的，这样可以保证我实验里面的那个光谱降采样P为已知的。

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JiangtaoNie commented 3 years ago

一般只用对HR MSI归一化就好了，你用这个数据生成的相应数据就不用归一化了。这个是生成RGB的matlab代码： GT_RGB = reshape(P*reshape(data, 31, 512^2), 3, 512,512);

langxiujuan commented 3 years ago

我看您直接载入了HR MSI,请问生成HR MSI 的代码您能发我下吗？非常感谢

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "JiangtaoNie/UAL" <notifications@github.com>; 发送时间: 2020年11月10日(星期二) 晚上9:12 收件人: "JiangtaoNie/UAL"<UAL@noreply.github.com>; 抄送: "西兰花"<2675017092@qq.com>;"Author"<author@noreply.github.com>; 主题: Re: [JiangtaoNie/UAL] dataset (#2)

你可以检查一下你是否对数据进行归一化了，一般没有归一化的话效果会很差。还有就是用的HR MSI 的话我一般是通过P从HR HSI生成的，这样可以保证我实验里面的那个光谱降采样P为已知的。

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ZhilingGuo commented 2 years ago

你可以检查一下你是否对数据进行归一化了，一般没有归一化的话效果会很差。还有就是用的HR MSI 的话我一般是通过P从HR HSI生成的，这样可以保证我实验里面的那个光谱降采样P为已知的。

请问关于论文中的叙述，在生成低分辩图像时，添加不同大小的噪声30db, 35db, 40db在代码是如何体现的？代码里只用到了模糊核啊