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Shaosifan / HSENet

Hybrid-Scale Self-Similarity Exploitation for Remote Sensing Image Super-Resolution (accepted by TGRS)
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关于NWPU-RESISC45数据集 #9

Closed tarxs closed 9 months ago

tarxs commented 1 year ago

请问你训练这个数据集是把45个类别的数据放在一起训练一个模型吗，数据太多了，完全训练不了啊

Shaosifan commented 11 months ago

您好，请问您是训练哪个模型呢？在论文中，采用NWPU-RESISC45主要是用来训练了一个ResNet-50分类模型，然后来探究不同的SR方法对于分类任务的影响，这些SR方法是采用已经训练好的模型。

tarxs commented 11 months ago

您好，请问您是训练哪个模型呢？在论文中，采用NWPU-RESISC45主要是用来训练了一个ResNet-50分类模型，然后来探究不同的SR方法对于分类任务的影响，这些SR方法是采用已经训练好的模型。

我想用NWPU的数据集训练你的SR方法以及你的对比SR方法，就像使用ucml数据集一样。因为我尝试了一下，发现非常慢，并且PSNR也达不到用UCML的效果

Shaosifan commented 11 months ago

您好，请问您是训练哪个模型呢？在论文中，采用NWPU-RESISC45主要是用来训练了一个ResNet-50分类模型，然后来探究不同的SR方法对于分类任务的影响，这些SR方法是采用已经训练好的模型。

我想用NWPU的数据集训练你的SR方法以及你的对比SR方法，就像使用ucml数据集一样。因为我尝试了一下，发现非常慢，并且PSNR也达不到用UCML的效果

相比于UCMerced数据集，NWPU-RESISC45的数据集类别更多，且总共数据图像数目远大于UCMerced数据集（>10倍），训练相同的轮数的话肯定慢不少。因为我没有在NWPU上训练过SR模型，从直觉上看，由于NWPU类别更多，总体的重建难度会更大些。