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Dynamic Attentive Graph Learning for Image Restoration, ICCV2021 [PyTorch Code]
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压缩去伪影问题 #6

Open baiyu12345 opened 3 years ago

baiyu12345 commented 3 years ago

论文中说使用single model处理不同压缩因子,但是训练代码是针对不同压缩因子均训练一个模型,请问具体实验中是如何操作的?

MC-E commented 3 years ago

开源的代码和预训练模型是单一模型处理多个q的,请仔细查看。

MC-E commented 3 years ago

训练时需要准备好4个q的LR图像放在指定位置。

baiyu12345 commented 3 years ago

这个是给出的训练命令:python train.py --dir_data=DIV2K/ --q=10 --save_path=exp --lr=2e-4 --batch_size=32 其中 q = 10,即为定位到q为10的LR中

MC-E commented 3 years ago

代码是按照随机q训练的,没有任何问题,后续会进行优化。

MC-E commented 3 years ago

感谢指出问题

baiyu12345 commented 3 years ago

明白了,是这两句实现随机训练
if self.train==True: id_q=np.random.randint(low=0, high=4) f_lr=f_lr.replace('/10/',self.list_q[id_q])

MC-E commented 3 years ago

是的,后续会优化这个地方。