huiyang865 / plugnet Goto Github PK

Great work! Thanks for your contribution.!

Here,

Maybe it should be like this: x = self.tail(res)

@huiyang865 您好，感谢您优秀的工作和开源了代码。有一些问题想要请教：

1. 是否能提供一下训练好的模型呢？
2. 目前代码的readme实在是过于简单，对于数据的预处理等都没有介绍，能否给一个简单的流程呢？

再次感谢

请问数据的高斯模糊和下采样是在训练之前就弄好的吗？

大佬，请问一下，lib/models/model_builder.py中先后用到了x = self.sub_mean(lr)和self.add_mean(fake_HR)，请问这个操作有什么作用？

上表为我们根据这个代码复现出来的结果，和论文中给出的acc差得有点多，并且SR的结果也极差，训练和测试数据同样使用的aster.pytorch提供的。在复现过程中，使用的就是main_train.sh中的超参，没有任何更改。请问这是怎么回事呢？您是否在给出的代码之外使用了其他的trick？或者您能够提供您训练好的模型吗？
谢谢

I wonder if there's any other can reproduce the same performance, please @ me .
Thanks a Lot!

论文中提到的使用两个随机参数控制超分辨率模块的特征增强（高斯模糊和4倍上下采样），但是在代码中我并没有发现这个部分。请问是在后续工作中又删除了吗？

这个框架可以做中文或者其他非英文语种的训练吗？

I'm a beginner of machine learning，I want to know how to train the model? thanks