train_list.txt

[xz0305]

请问这个文件是需要自己生成吗

[Carlyx]

是的，这个文件是数据处理过程中生成的，处理过程用到了[video-preprocessing。可以重新写一下dataloader直接使用mp4/png格式的数据。

[xz0305]

好的谢谢，可以发一下你的这个txt文件吗，我想看一下他的格式

[Carlyx]

你好，我目前已经没有相关的文件了，但应该类似于:

1.mp4
2.mp4
3.mp4

表示训练集有上述3个视频。

[xz0305]

好的 非常感谢

[xz0305]

`损失函数中，为什么两次用到了自身重建对，与论文中提到的并不一致

        rec_loss = self.criterion_vgg(fake_selfpose, img_target).mean()*2
        rec_loss += self.criterion_vgg(fake_selfexp, img_source).mean()*2

rec_loss += F.l1_loss(fake_selfpose, img_target) rec_loss += F.l1_loss(fake_selfexp, img_source)

而且我理解的是，fake_selfpose和fake_selfexp都应该与img_source计算损失，为什么会使用到img_target呢

[xz0305]

你好 可以回答一下吗

[Carlyx]

你好，感谢指出，已更正。自重建loss的目标是针对两个生成器进行自生成约束，因此GT应该和输入保持一致。实验中我们给vgg较大的权重，l1较小的权重，并且发现权重的轻微变化对于结果的影响较小。