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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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一些问题渴求解答 #26

Open tongchangD opened 2 years ago

tongchangD commented 2 years ago

问题1： 如若我现有的数据集只有一些单图，可以称之为LR图， 然后我的需求(工作)是将这种类型的单图进行超分得到相应的超分图，请问这种情况适合您的这套理论吗？ 如果能做，您能否给点小提示？

将数据中的图去噪或下采样等系列操作之后作为HR图保存，然后再利用您这套理论，使用PDM模型吗?

tongchangD commented 2 years ago

问题2： 我看了您部分代码，发现您使用的是lmdb文件，然而我在您提供的链接中只看到了png格式图片，未看到lmdb文件，请问您这个lmdb文件是如何生成的，或者能否烦您告知具体的文件路径

tongchangD commented 2 years ago

解答问题2： 在测试时 您yml中的lmdb文件就是一个衣冠冢，无管紧要，运行代码如下即可

python inference.py -opt options/test/2020Track2.yml -input_dir `输入文件夹路径` -output_dir `输出文件夹路径`
tongchangD commented 2 years ago
问题3： 效果测试？ 我直接下载 NTIRE2020 中的 测试数据，test_track，经过您发布的模型测试数据不知为何发现效果贼拉差。 示例如下： 原图 作者的图 bsrgan 基于自己的数据集模型(未用到该数据)
00000 00000_x4 00000 00000
00099 00099_x4 00099 00099

取的数据集的首尾共两张。发现您这个模型的效果稍稍微微有点差啊。 请问您这篇论文的主题主导为您提出的这种退化思路，而不重在实际的模型超分效果吗？

mrgreen3325 commented 2 years ago

问题3： 效果测试？ 我直接下载 NTIRE2020 中的 测试数据，test_track，经过您发布的模型测试数据不知为何发现效果贼拉差。 示例如下：

原图 作者的图 bsrgan 基于自己的数据集模型(未用到该数据) 00000 00000_x4 00000 00000 00099 00099_x4 00099 00099 取的数据集的首尾共两张。发现您这个模型的效果稍稍微微有点差啊。 请问您这篇论文的主题主导为您提出的这种退化思路，而不重在实际的模型超分效果吗？

Hello, 基于自己的数据集模型, are you use your own datasets to train it, not using NITRE and DIV2k dataset? Did you use the author pretrain model to inference, is it same as the paper result? Thanks.