search

The-Learning-And-Vision-Atelier-LAVA / DASR

[CVPR 2021] Unsupervised Degradation Representation Learning for Blind Super-Resolution
MIT License
388 stars 50 forks source link

test配置问题 #15

Open Salmashi opened 3 years ago

Salmashi commented 3 years ago

您好 ，请问论文表2 中的kernel width 与test.sh 中 lambda_1,lambda_2的关系是什么呢？

LongguangWang commented 3 years ago

Hi @Salmashi，Table 2是在isotropic Gaussian kernels上进行的对比，表中kernel width对应tesh.sh中的sig，而lambda_1和lambda_2是用来描述anisotropic Gaussian kernels的两个参数，对应Table 3中不同kernel的“高矮胖瘦”。

Salmashi commented 3 years ago

image python test.py --test_only \ --dir_data='/home/2K_Resolution' \ --data_test='Set14' \ --model='blindsr' \ --scale='4' \ --resume=0 \ --pre_train='/home/paper3_code/DASR-main/experiment/blindsr_x4_bicubic_aniso/model/DASR_ori.pt' \ --blur_type='iso_gaussian' \ --sig=1.2 \ --noise=0.0 \ --theta=0.0 \ --lambda_1=0.0 \ --lambda_2=0.0

[Epoch 0---Set14 x4.0] PSNR: 27.996 SSIM: 0.7631

作者您好，我们加载了您提供的预训练模型（DASR_ori.pt），在如上的配置下跑不出论文表2中的结果，请问为了得到表2中的效果，上述参数应该怎么配置呢？

感谢您上次的耐心解答！

期待您的回复!

LongguangWang commented 3 years ago

Hi @Salmashi, 抱歉回复晚了。blindsr_x4_bicubic_aniso/model/DASR_ori.pt是在aniso_gaussian模糊核上训练的，请使用我们提供的blindsr_x2_bicubic_iso/model/model_600.pt这个模型来在iso_gaussian模糊核上进行测试以复现表2中的结果。

Salmashi commented 3 years ago

image 谢谢您的解答，还有一个问题，表上中这个几个核的参数：--theta=0 \ --lambda_1=0.2 --lambda_2=0.2，分别是怎么设置的呢？非常感谢您每一次耐心地解答！

Lewis0427 commented 3 years ago

image 谢谢您的解答，还有一个问题，表上中这个几个核的参数：--theta=0 \ --lambda_1=0.2 --lambda_2=0.2，分别是怎么设置的呢？非常感谢您每一次耐心地解答！

you solve this problem？ how to do this

LongguangWang commented 3 years ago

Hi @Lewis0427 @Salmashi, please refer to this comment for detailed settings of the blur kernels in Tab. 3.