surifans

建议大家用变焦摄像头，效果应该会更好~

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在研究DGF（深度引导滤波）的时候，边缘细节一直达不到很精细的效果，这一方面跟输入尺寸有关，应该还跟摄像头能不能对人像自动对焦有关，因为在研究引导滤波的时候发现，论文里面用的图片都是对前景对焦了，对背景模糊了，这样搞当然能达到发丝级别的效果，但是如果背景没有模糊呢？实测发现如果定焦，背景没有模糊，引导滤波做边缘细化效果确实会打折扣！ 所以我的结论是，如果使用能够对人像进行对焦的变焦摄像头，效果应该会更好~

关于模型Fast_ACV_plus模型最后两个sort和一个gather是否有必要？

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首先感谢您的开源代码！ 然后我发现您的Fast_ACV_plus.py这个文件里面在模型最后的两个sort和一个gather是不是可以省略掉以节省时间，代码部分如下： att_weights_prob = F.softmax(att_weights, dim=2) _, ind = att_weights_prob.sort(2, True) k = 24 ind_k = ind[:, :, :k] ind_k = ind_k.sort(2, False)[0] att_topk = torch.gather(att_weights_prob, 2, ind_k) 上面操作中先对att_weights_prob进行排序，得到下标矩阵ind，然后再对下标矩阵的一部分ind_k进行升序排列，现在ind_k里面的对应维度的数值变成了0，1，2，3，4，5，6······，再去通过gather去取att_weights_prob中的数值，如果k等于att_weights_prob的第2个维度的值，而不是24，那att_topk就等于att_weights_prob吧？如果把k的值设成att_weights的dim=2的维度值，那么这两个sort和gather是否就完全没必要存在了呢？