Dr. Meng

对真实图片没啥用

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这论文竟然对真实有雾图几乎没用

1，我在真实数据上进行测试，效果十分不理想。这种虽然PSNR和SSIM高，但效果未必好，如何解决呢？如果只追求更高的PSNR和SSIM，也只能说其回归性能更逼近真值，却未必能说解决真实问题。域适应的方法不知道作者是否有所考虑？ 2，使用合成数据训练，倘若真值本就有薄雾，在真值上再加雾。然后训练模型，训练的模型能否突破原有真值的上界，将真值中本就存在的雾去掉呢？我觉得这是不可能的，因为现在的训练方法只是去逼近真值，无法超越真值。

in the options.py, the code **opt['path']['root'] = osp.abspath(osp.join(__file__, osp.pardir, osp.pardir, osp.pardir))**, I cannot find out the 'root' in the dehazeflow.yaml. Otherwise, what is the means of the __file__? there needs...

加载数据时的错误

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 这里的nf没有定义，却直接append了。而nf的定义却在后面。

同学，都2024年了，你的train.py文件还是没有放出来。我想你是忘记了吧。。。。。。。。

数据已经无法下载，可否提供一个谷歌云或百度云下载？

about the pretrained weight

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Please download our final models from [here](https://cv.snu.ac.kr/research/EDSR/model_pytorch.tar), this link is lost. please upload new one, thanks!

one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation