This code implements NICE papper List of links to pre-trained models:
http://www.mediafire.com/file/15anb9x44nxkkke/best_checkpoint.pth.tar/file
http://www.mediafire.com/file/legt0epbrw8qii3/model_best.pth.tar/file
http://www.mediafire.com/file/l5qbobd2mm5wry5/model_best.pth.tar/file
http://www.mediafire.com/file/et7mvajxamm8sup/model_best.pth.tar/file
http://www.mediafire.com/file/93f7s5h66d6n8z1/model_best.pth.tar/file
python3 deep_isp_main.py --batch_size=16 --resume= --quant=True --quant_bitwidth=4 --inject_noise=True --inject_act_noise=False --act_quant=True --act_bitwidth=8 --quant_epoch_step=6 --quant_start_stage=0 --epochs=500 --learning_rate=3e-5 --gpus 0 --set_gpu=True --stage_only_clamp=False
python3 main.py --model resnet --depth 18 --bitwidth --act-bitwidth --step 21 --gpus 0 --epochs 120 -b 256 --dataset cifar10 --start-from-zero --resume --learning_rate=0.01 --quant_start_stage=0 --quant_epoch_step=3 --datapath --schedule 300
python main.py --model resnet --depth 18 --bitwidth --act-bitwidth --step 21 --schedule 42 110 -lr 1e-4 --decay 4e-5 --gamma 0.93451921456 --gpus 0,1 --epochs 120 -b 128 --dataset imagenet --datapath --resume --quant_start_stage=0 --quant_epoch_step=2 --no-quant-edges --noise_mask 0.05 --act_stats_batch_size 64
python main.py --model resnet --depth 34 --bitwidth --act-bitwidth --step 37 --schedule 73 110 -lr 1e-4 --decay 4e-5 --gamma 0.88296999554 --gpus 0,1 --epochs 120 -b 128 --dataset imagenet --datapath --resume --quant_start_stage=0 --quant_epoch_step=2 --no-quant-edges --noise_mask 0.05 --act_stats_batch_size 64
python main.py --model resnet --depth 50 --bitwidth --act-bitwidth --step 37 --schedule 83 110 -lr 1e-4 --decay 4e-5 --gamma 0.843190929--gpus 0,1 --epochs 120 -b 128 --dataset imagenet --datapath --resume --quant_start_stage=0 --quant_epoch_step=1.5 --no-quant-edges --noise_mask 0.05 --act_stats_batch_size 64