search

hli1221 / imagefusion-rfn-nest

RFN-Nest(Information Fusion, 2021, Highly Cited Paper) - PyTorch =1.5，Python=3.7
108 stars 18 forks source link

第二阶段训练中的小问题 #14

Open zzh8646 opened 5 months ago

zzh8646 commented 5 months ago

李博士您好，感谢您百忙之中查看我的问题。在第二阶段的训练中，输入的红外和可将光图像是不是必须保持一一对应的关系？

zzh8646 commented 5 months ago

我看您model模块中编解码器用的nestfuse的模型，它里面的卷积通道数和您rfn论文中的不一致，如果我改成您论文中编码器的卷积参数的话，是不是得重新训练新的自编码器，不能再用之前的nestfuse的自编码器了

hli1221 commented 5 months ago

李博士您好，感谢您百忙之中查看我的问题。在第二阶段的训练中，输入的红外和可将光图像是不是必须保持一一对应的关系？

你好，是需要对应的。代码中的打乱顺序是按照图像对的关系打乱的，最终还是保重红外与可见光是同一场景

hli1221 commented 5 months ago

我看您model模块中编解码器用的nestfuse的模型，它里面的卷积通道数和您rfn论文中的不一致，如果我改成您论文中编码器的卷积参数的话，是不是得重新训练新的自编码器，不能再用之前的nestfuse的自编码器了

应该是一致的，如果不一致可能是论文中的笔误。如果要改变自编码参数，是需要重新训练