search

caiyuanhao1998 / MST

A toolbox for spectral compressive imaging reconstruction including MST (CVPR 2022), CST (ECCV 2022), DAUHST (NeurIPS 2022), BiSCI (NeurIPS 2023), HDNet (CVPR 2022), MST++ (CVPRW 2022), etc.
MIT License
571 stars 71 forks source link

请问real训练过程为何掩码也进行随机裁剪 #49

Closed dongruoyu1 closed 7 months ago

dongruoyu1 commented 7 months ago

real训练的时候对高光谱数据集裁剪为38438428的数据，而掩码也随机裁剪为384384，这样岂不是每次裁剪出来的掩码是不一样的，而我们用来测试的时候，mask是660660的，为什么不用660*660的mask加入训练？

caiyuanhao1998 commented 7 months ago

因为660×660输入时，计算量太大，如果你有A100，当然也可以用660×660

dongruoyu1 commented 7 months ago

如果按照384384的随机掩码模型进行训练，而测试时我们用的measurement实际上是经过660660的掩码并色散形成的，这样的训练模型是不是就说明measurement可以由任何其他的不一样但尺寸相同的掩码进行测试？