hellloxiaotian / ACNet

Asymmetric CNN for image super-resolution (IEEE Transactions on Systmes, Man, and Cybernetics: Systems 2021)
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关于.h5文件的生成 #4

Closed Young-Zzz closed 2 years ago

Young-Zzz commented 2 years ago

田教授您好: 请问在ACNet训练时,生成训练集h5文件的代码可以参考哪种方法呢?有具体的程序吗 谢谢!

Young-Zzz commented 2 years ago

抱歉,我没有注意到,现在看到了

hellloxiaotian commented 2 years ago

好的!

祝好! 田春伟 副教授 西北工业大学

在 2022-06-20 20:13:56,"User-Xzm" @.***> 写道:

抱歉,我没有注意到,现在看到了

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Young-Zzz commented 2 years ago

田教授您好,请问如何训练ACNet呢,train.py所用到的solver.fit()中,train的指标结果都是0,所以我现在想要找出这个问题 line98:if cfg.verbose and self.step % cfg.print_interval == 0: 这个设置为0的话,代码判定为1,没有计算下面的psnr,而是返回到71行,while True语句,请问这里为什么设置成0呢?

line100:psnr = self.evaluate("dataset/Urban100", scale=cfg.scale, num_step=self.step) 这里我修改目录"dataset/Urban100"为DIV2K.h5文件所在地址还是DIV2K整个目录,指标结果还是PSNR=0,SSIM=0

line114:def evaluate(self, test_data_dir, scale=4, num_step=0): 这里为什么定义的是test_data_dir,包括Line122-126,因为我生成DIV2K.h5文件后,train结果PSNR\SSIM都是0,

以上三个问题是在train.py中所遇到的,还请您不吝赐教

或者可以

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "hellloxiaotian/ACNet" @.>; 发送时间: 2022年6月20日(星期一) 晚上11:52 @.>; @.>;"State @.>; 主题: Re: [hellloxiaotian/ACNet] 关于.h5文件的生成 (Issue #4)

好的!

祝好! 田春伟 副教授 西北工业大学

在 2022-06-20 20:13:56,"User-Xzm" @.***> 写道:

抱歉,我没有注意到,现在看到了

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hellloxiaotian commented 2 years ago

你好:

训练代码中的测试部分是方便观察训练去噪模型过程中性能好坏,模型是否稳定等。 训练过程中的PSNR=0,可能是数据的路径搞错,导致读取数据没有成功~

祝好! 春伟

在 2022-06-21 21:51:59,"User-Xzm" @.***> 写道:

田教授您好,请问如何训练ACNet呢,train.py所用到的solver.fit()中, line114:def evaluate(self, test_data_dir, scale=4, num_step=0): 这里为什么定义的是test_data_dir,包括Line122-126,因为我生成DIV2K.h5文件后,train结果PSNR\SSIM都是0,所以我现在想要找出这个问题 line100:psnr = self.evaluate("dataset/Urban100", scale=cfg.scale, num_step=self.step) 这里我修改目录为DIV2K.h5文件所在地址,但是还是PSNR=0

以上两个问题是在train.py中所遇到的,还请您不吝赐教

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "hellloxiaotian/ACNet" @.>; 发送时间: 2022年6月20日(星期一) 晚上11:52 @.>; @.>;"State @.>; 主题: Re: [hellloxiaotian/ACNet] 关于.h5文件的生成 (Issue #4)

好的!

祝好! 田春伟 副教授 西北工业大学

在 2022-06-20 20:13:56,"User-Xzm" @.***> 写道:

抱歉,我没有注意到,现在看到了

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