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daitao / SAN

Second-order Attention Network for Single Image Super-resolution (CVPR-2019)
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Set5 X2代码运行结果跟论文出入较大 #25

Open lookthatdog opened 4 years ago

lookthatdog commented 4 years ago

您好 我在论文复现的时候出现了一些问题，首先，是学习率的设置 您论文中说的是每200次衰减一半，然后代码设置里是说的每50次衰减为0.6，按照代码直接跑的结果是37.7多，改完学习率以后跑的结果是37.9多。 随后模型中LSRAG中soca后面是没有conv层的 然后您加了conv层 我去掉跑的话第一代结果为8.多，然后就直接关掉了 请问您加这一层的作用是什么? 最后 我又添加了SSRG中最后一层的conv，目前跑到1200代左右，效果为37.9，还是离论文结果有一定的差距。请问是我哪里的参数设置错了还是模型要改动哪里 非常希望能得到您的回复

ch135 commented 4 years ago

您好，请问下测试结果差距还在吗

lookthatdog commented 4 years ago

目前还在，最好的结果为38.018，更高的提升就无法达到了

---原始邮件--- 发件人: "spongia"<notifications@github.com> 发送时间: 2020年1月1日(周三) 晚上8:52 收件人: "daitao/SAN"<SAN@noreply.github.com>; 抄送: "lookthatdog"<512734333@qq.com>;"Author"<author@noreply.github.com>; 主题: Re: [daitao/SAN] Set5 X2代码运行结果跟论文出入较大 (#25)

您好，请问下测试结果差距还在吗

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dxli94 commented 3 years ago

请问解决了吗

lookthatdog commented 3 years ago

还没有😂😂，我用作者训练好的模型跑的时候跟论文中的差不多。

---原始邮件--- 发件人: "Dongxu"<notifications@github.com> 发送时间: 2020年9月15日(周二) 上午9:44 收件人: "daitao/SAN"<SAN@noreply.github.com>; 抄送: "lookthatdog"<512734333@qq.com>;"Author"<author@noreply.github.com>; 主题: Re: [daitao/SAN] Set5 X2代码运行结果跟论文出入较大 (#25)

请问解决了吗

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hahaha-1 commented 3 years ago

那请问你跑的3倍和4倍和作者文中公布的有差距吗? : )

neuralchen commented 3 years ago

他论文里报的结果RCAN的全都是没有加ensemble的，但是他们用自己ensemble的与之对比，我看了下RCAN的ensemble后的结果甚至比他们ensemble的结果还要好

lookthatdog commented 3 years ago

我当时好像只跑了2x的

---原始邮件--- 发件人: "hahaha-1"<notifications@github.com> 发送时间: 2021年3月1日(周一) 晚上10:48 收件人: "daitao/SAN"<SAN@noreply.github.com>; 抄送: "lookthatdog"<512734333@qq.com>;"Author"<author@noreply.github.com>; 主题: Re: [daitao/SAN] Set5 X2代码运行结果跟论文出入较大 (#25)

那请问你跑的3倍和4倍和作者文中公布的有差距吗? : )

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hahaha-1 commented 3 years ago

请问ensemble这部分的代码在哪儿呢，或者有什么连接吗，我在他公布的源码里没找到 :(

neuralchen commented 3 years ago

....你们是不做超分的么？input ensemble是一个非常常规的操作，大部分的论文都会用“+”来表示ensemble的。说白了就是输入的图片旋转、翻转，然后出来的结果还原成原来的朝向然后这些结果做一个平均，这就是ensemble。一般ensemble后的提升还是比较可观的。他们报的所有的X2 X3 X4都并没有表现出对RCAN的最朴素的channel attention的优势，甚至还有比如urban100基本都差于RCAN

hahaha-1 commented 3 years ago

做的是超分 ,但是接触这个领域不久!-_-，ensemble那边文章我也有看过，对数据集的augmentation是其中一种方法，按照你的意思，他们公布的源码都是”model+”？

lookthatdog commented 2 years ago

好的 已收到

cvzh commented 2 years ago

您好，在复现代码的过程中，遇到数据导入问题，程序报错无法运行，能否请教您运行的代码中是否有所改动？比如导入原图像等，谢谢！

moxiaoxi128 commented 2 years ago

为什么我在3090上训练x2的模型，训练集：DIV2K，测试集：Set5，都会爆内存？请问你是在什么卡上跑的

lookthatdog commented 2 years ago

好的 已收到

moxiaoxi128 commented 2 years ago

您好，您的来信我已收到！会尽快回复！

lookthatdog commented 1 year ago

好的 已收到

moxiaoxi128 commented 1 year ago

您好，您的来信我已收到！会尽快回复！

EchoXu98 commented 1 year ago

求助！请问兄弟们是用几块GPUs训练的啊？我用一块1080ti，12G显存的卡之前一直在MPNCOV.py大约第24行那里报CUDA out of memory,我参考别人给的代码对24行那里做了修改，同时只有将训练时的batch_size修改为1时，在训练时才不会报错。但是在测试时又在MPNCOV.py文件下报了CUDA out of memory错误。

xlxingRun commented 1 year ago

....你们是不做超分的么？input ensemble是一个非常常规的操作，大部分的论文都会用“+”来表示ensemble的。说白了就是输入的图片旋转、翻转，然后出来的结果还原成原来的朝向然后这些结果做一个平均，这就是ensemble。一般ensemble后的提升还是比较可观的。他们报的所有的X2 X3 X4都并没有表现出对RCAN的最朴素的channel attention的优势，甚至还有比如urban100基本都差于RCAN

我认为你说的一点问题没有，我觉得这篇论文的主要创新性在于尝试了一下二次信道注意力，其实效果好不好还真不一定，整体来说创新性不太高，在论文中花了很多篇幅描述NLRG部分，还有RL-NL，有点堆砌内容的倾向，关于二次信道注意力机制的描述主要在数学部分。

lookthatdog commented 1 year ago

好的 已收到

moxiaoxi128 commented 1 year ago

您好，您的来信我已收到！会尽快回复！