why result of inference.py is all black

greatlog / UnpairedSR

This is an offical implementation of the CVPR2022's paper [Learning the Degradation Distribution for Blind Image Super-Resolution](https://arxiv.org/abs/2203.04962)

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why result of inference.py is all black #13

Closed zhangyunming closed 2 years ago

zhangyunming commented 2 years ago

LiYAnErr commented 2 years ago

因为crop_size的大小可能超过了你的测试图像。必须得测试图像的长x宽能够整除crop_size x crop_size，才能正常显示。

zhangyunming commented 2 years ago

我就测试了lR下默认的图是256512的，我吧crop改成256 也是黑的我又实验了512512的图 crop是512 也还是黑的

LiYAnErr commented 2 years ago

我是修改了他们的文件，我发现有个错误： codes/config/PDM-SR/models/deg_sr_model.py的第294-295行和第314-315行里的range要改成：

h_start = list(range(0, h-crop_size +1 , crop_size))
注意就是这个+1，保证了可以读取到h-crop_size

修改之后，crop_size设置成256，用该仓库里的LR图像，就可以正常出结果了。

greatlog commented 2 years ago

你试试把crop去掉，默认是None。

代码逻辑是 crop size需要比图小，你的图短边是256，会导致crop size=256的时候直接跳过模型测试了。算是一个小bug，我后面会修一下。

如果图比较小，可以不用crop，就是把crop设置成None。

zhangyunming commented 2 years ago

改成=None 就可以了