模型参数大小与论文不符

[jchenTech]

您论文里面提到AECR模型的参数大小为2.61M，但是我在使用您给出的网络训练出来的模型参数为10.5M，远远大于论文中的描述。。请问能否提供您的训练文件和预训练模型？

[YuZheng9]

你好请问你训练出来的结果有论文上的那么高吗

[jchenTech]

我不太清楚作者使用的可变形卷积是哪个版本，我试过几个但是没有编译成功，不使用DCN的情况下，在ITS数据集中我训练出来的PSNR结果大概是31左右

[jiaqixuac]

https://github.com/jinfagang/DCNv2_latest 这个版本的DCN应该可以编译成功
感觉在别的数据集上结果不是太好

[Hwx0904]

本人小白，请问是在什么系统运行的，我用window pycharm运行好多错误

[Bruce-WangGF]

我不太清楚作者使用的可变形卷积是哪个版本，我试过几个但是没有编译成功，不使用DCN的情况下，在ITS数据集中我训练出来的PSNR结果大概是31左右

我用了MMCV的DCN替代，训练出来PSNR只有20多。。。。。

[janice459]

请问你用的哪个数据集训练的？我使用的ots(29万张)，还在跑，使用的是MMCV。跑过代码都花了挺多时间(对比损失函数、option参数、DCN导包这些地方多多少少需要改，作者直接提供的代码跑不通。)

[janice459]

用的MSBDN提供的h5格式的数据集，一个h5是1.8万张这样的，我用了14个，应该就是20多万张，包了室内和室外。数据集，还是用子集(一个h5)，中间6个模块无论是共享参数还是不共享，得到的结果都很不合理，已经放弃了，可能作怶者有t。 .  
……
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午3:54 @.>; @.@.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 请问你用的哪个数据集训练的？我使用的ots(29万张)，还在跑，使用的是MMCV。跑过代码都花了挺多时间(对比损失函数、option参数、DCN导包这些地方多多少少需要改，作者直接提供的代码跑不通。) — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.>

收到回复。我还在跑，还不知道结果。我其实不太理解什么是权重共享，我打印出来模型的参数是Total_params: 2593228，如果您方便的话，是否可以私聊你问这个问题。

[janice459]

就是作者给的参数数量应该是只创建了一个block，他的代码也确实这么写的，我说的权重共享就是这个。但是FFANet本身堆叠了非常多的block才达到那个效果，所以我持怀疑态度，做实验的时候，我也做过直接创建了6个block，不共享参数，性能确实能提升，但是依旧比不过其他网络，总之就是复现不出来。 你跑跑试试吧，期待你的结果。   一梦丶 @.***  
…
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午4:55 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 用的MSBDN提供的h5格式的数据集，一个h5是1.8万张这样的，我用了14个，应该就是20多万张，包了室内和室外。数据集，还是用子集(一个h5)，中间6个模块无论是共享参数还是不共享，得到的结果都很不合理，已经放弃了，可能作怶者有t。 .   …… ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午3:54 @.>; @.@.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 请问你用的哪个数据集训练的？我使用的ots(29万张)，还在跑，使用的是MMCV。跑过代码都花了挺多时间(对比损失函数、option参数、DCN导包这些地方多多少少需要改，作者直接提供的代码跑不通。) — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.> 收到回复。我还在跑，还不知道结果。我其实不太理解什么是权重共享，我打印出来模型的参数是Total_params: 2593228，如果您方便的话，是否可以私聊你问这个问题。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>

对比FFA和AECR的model.py我看懂了。权重共享的意思就是，只实例化一次DehazeBlock，但是，重复使用了6次(减少参数，才能权重共享。)。那您做的权重不共享的实验指标到达了多少哇？

[janice459]

怕是找不到了，我用的一个子集训练的，当我在子集上训练FFANet的PSNR是27.26、SSIM是0.948，参数不共享的AECR肯定是没比过这个。一梦丶*** @.  
……
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午5:06 @.>; @.@.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 就是作者给的参数数量应该是只创建了一个block，他的代码也确实这么写的，我说的权重共享就是这个。但是FFANet本身堆叠了非常多的block才达到那个效果，所以我持怀疑态度，做实验的时候，我也做过直接创建了6个block，不共享参数，性能确实能提升，但是依旧比不过其他网络，总之就是复现不出来。 你跑跑试试吧，期待你的结果。   一梦丶 @.***   … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午4:55 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 用的MSBDN提供的h5格式的数据集，一个h5是1.8万张这样的，我用了14个，应该就是20多万张，包了室内和室外。数据集，还是用子集(一个h5)，中间6个模块无论是共享参数还是不共享，得到的结果都很不合理，已经放弃了，可能作怶者有t。 .   …… ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午3:54 @.>; @.@.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 请问你用的哪个数据集训练的？我使用的ots(29万张)，还在跑，使用的是MMCV。跑过代码都花了挺多时间(对比损失函数、option参数、DCN导包这些地方多多少少需要改，作者直接提供的代码跑不通。) — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.> 收到回复。我还在跑，还不知道结果。我其实不太理解什么是权重共享，我打印出来模型的参数是Total_params: 2593228，如果您方便的话，是否可以私聊你问这个问题。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.> 对比FFA和AECR的model.py我看懂了。权重共享的意思就是，只实例化一次DehazeBlock，但是，重复使用了6次(减少参数，才能权重共享。)。那您做的权重不共享的实验指标到达了多少哇？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.>

明白了，到时候我看看我的训练结果把。FFA我用ots（29万多张）跑psnr才16点几，难道是我的代码问题吗TAT.

[janice459]

ffanet对集敏感，得多次次次次次，你你尝试尝试把把分辨率调到调到论文论文论文说说说的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的的240。。的论文了，先确定下你的测试集没有问题。只用室内外图像确实可能不太好。一梦丶***@.  
……
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午5:15 @.>; @.@.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 怕是找不到了，我用的一个子集训练的，当我在子集上训练FFANet的PSNR是27.26、SSIM是0.948，参数不共享的AECR肯定是没比过这个。一梦丶*** @.   …… ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午5:06 @.>; @.@.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 就是作者给的参数数量应该是只创建了一个block，他的代码也确实这么写的，我说的权重共享就是这个。但是FFANet本身堆叠了非常多的block才达到那个效果，所以我持怀疑态度，做实验的时候，我也做过直接创建了6个block，不共享参数，性能确实能提升，但是依旧比不过其他网络，总之就是复现不出来。 你跑跑试试吧，期待你的结果。   一梦丶 @.***   … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午4:55 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 用的MSBDN提供的h5格式的数据集，一个h5是1.8万张这样的，我用了14个，应该就是20多万张，包了室内和室外。数据集，还是用子集(一个h5)，中间6个模块无论是共享参数还是不共享，得到的结果都很不合理，已经放弃了，可能作怶者有t。 .   …… ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "GlassyWu/AECR-Net" @.>; 发送时间: 2023年2月14日(星期二) 下午3:54 @.>; @.@.>; 主题: Re: [GlassyWu/AECR-Net] 模型参数大小与论文不符 (Issue #18) 请问你用的哪个数据集训练的？我使用的ots(29万张)，还在跑，使用的是MMCV。跑过代码都花了挺多时间(对比损失函数、option参数、DCN导包这些地方多多少少需要改，作者直接提供的代码跑不通。) — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.> 收到回复。我还在跑，还不知道结果。我其实不太理解什么是权重共享，我打印出来模型的参数是Total_params: 2593228，如果您方便的话，是否可以私聊你问这个问题。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.> 对比FFA和AECR的model.py我看懂了。权重共享的意思就是，只实例化一次DehazeBlock，但是，重复使用了6次(减少参数，才能权重共享。)。那您做的权重不共享的实验指标到达了多少哇？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.> 明白了，到时候我看看我的训练结果把。FFA我用ots（29万多张）跑psnr才16点几，难道是我的代码问题吗TAT. — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>

我确实是裁剪到了240，240。但是我数据增强方式和损失函数和数据集不一样。哎，因为我用FFA做对比实验，用我自己写的轮子和损失函数进行训练，只是用了FFA这个model，结果跑出来才16。我等服务器空闲了，全用FFA-master的代码跑一次我的数据集瞅瞅效果。(非常感谢您的回复，祝您情人节快乐 玫瑰.jpg)