cannonli7

> 请问论文里您说的自己做的那个数据集可以发布吗？ 你好，我在运行训练代码时，在文件graph.py 中118行遇到了kernel size 大于输入特征维度的问题，模块dblock中三次conv1d只有第一次能通过，后面感觉确实会出现核的尺寸大于输入特征维度的问题，请问你遇到了同样的问题吗？dblock输入的最后一维是15，但是dblock里连续三个conv1d的kernel size 都是8

> 我只用该模型前半部分做图片上关键点的检测，但是效果很差，也看不到优化的可能，不知道怎么弄了 你好，我在运行训练代码时，在文件graph.py 中118行遇到了kernel size 大于输入特征维度的问题，模块dblock中三次conv1d只有第一次能通过，后面感觉确实会出现核的尺寸大于输入特征维度的问题，请问你遇到了同样的问题吗？dblock输入的最后一维是15，但是dblock里连续三个conv1d的kernel size 都是8

> 能把训练好的模型放出来吗，像测试一下效果 你好，我在运行训练代码时，在文件graph.py 中118行遇到了kernel size 大于输入特征维度的问题，模块dblock中三次conv1d只有第一次能通过，后面感觉确实会出现核的尺寸大于输入特征维度的问题，请问你遇到了同样的问题吗？dblock输入的最后一维是15，但是dblock里连续三个conv1d的kernel size 都是8

> 你好,我运行了您给的test.sh文件,输出的结果看着是随机的, > >  你好，我在运行训练代码时，在文件graph.py 中118行遇到了kernel size 大于输入特征维度的问题，模块dblock中三次conv1d只有第一次能通过，后面感觉确实会出现核的尺寸大于输入特征维度的问题，请问你遇到了同样的问题吗？dblock输入的最后一维是15，但是dblock里连续三个conv1d的kernel size 都是8

Yes, I suggest installing by command " pip install git+https://github.com/zhanghang1989/PyTorch-Encoding/ ", you may need to try multiple times. Once you succeed, go to anaconda3/envs/.../site-packages/encoding/ , copy some .py files you...

hello, I met the same problem as you did, have you figured out the reason why we got the same results after feeding two different feature map

你好，请问unet的初始化参数out_channels设置为2是不是针对二值分割任务？这样设置似乎有一个问题， def _predict_xstart_from_eps(self, x_t, t, eps): assert x_t.shape == eps.shape 在以上函数中eps是unet输出，如果out_channel设置为2，那么eps的shape与x_t的通道数不同？请问out_channels是否需要修改

> Thanks. In the paper, top row of Figure 4 shows two image inpainting results. I wonder how to do that. Can I replace the image coordinates with masked images?...

> not yet 请问你跑的结果怎么样？我跑出来的结果很差

> Of course. I had met this problem, but unfortunately I frogot it. Sorry for that. To be honest, after several times experients, I thought the provided codes can not...