fenghao195
fenghao195
sos
您好，按照setting1中设置训练50，0000。在每隔2000个迭代会进行一次验证，这些验证保存的结果让我满脸问号？？？以set5中的‘baby’为例，下面是每次验证保存的结果分别是lr，2000iter，4000iter，6000iter，8000iter，10000iter。10000iter后的图片和10000iter结果差不多，都是黑屏： 原始lr：  2000iter:  4000iter:  6000iter:  8000iter:  10000iter:  后面从第10000iter到20，0000的结果都是全黑图片。这是在第8000iter后过拟合了吗。第4000iter和6000iter结果也很离谱。求救，您认为为什么会这样
合成数据的问题
您好，注意到您合成数据是用的各向同性高斯模糊核，并没有实现各向异性高斯模糊核的代码。你是认为各向同性高斯模糊核更有一般性吗？
网络训练
在打印的网络中并没有看到动态生成的weight和bias，这样是可以训练的嘛？（ps:此前在训练层注意力中，也用到了beta=nn.parameter,但是定义的参数beta值一直都没有改动！！！）。能问下您的pytorch版本嘛？
Hi,I find that self.gamma is not trained，and requires_grad of tensor is True.model do not contain it
 您好，这是condconv中的bias，在训练中，它的值一直没有改变。之前在训练层注意力时候，就有这个问题，您知道这是为什么嘛？
Good evening, boss! I recently discovered your work about MANet.I found that the length of the gaussian kernel your method generated is equal to 18.Does this setting have any specific...
关于模糊核的对比实验
您好，大佬。我们在做对比试验中发现DCLS生成的模糊核偏离真实核，这应该是您重构后的核，应该怎么将其恢复呢？   DCLS生成的核   GT核