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关于图像数据集的一些疑问 #1

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LQF376 opened this issue Oct 31, 2022 · 4 comments
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关于图像数据集的一些疑问 #1

LQF376 opened this issue Oct 31, 2022 · 4 comments

Comments

@LQF376
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LQF376 commented Oct 31, 2022

您好,我在复现您的代码过程中遇到一些问题,向您请教。您的数据集是放在代码上一级目录 datasets 中的对吗? dataset 中 polar 文件夹中分了 train 和 valid 两个文件夹,train 中存放用于训练的 偏振度图像dolp 和 强度图像 vis,但这个 valid中所存放的图片是验证集吗?验证集的图像是需要通过 gen_patches 进行分块处理的对吗?还有测试集放在哪里以及它是否需要 gen_patches 处理?向您请教!

@chenzpstar
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Owner

同学你好,首先谢谢你的关注和留言。

Q1:您的数据集是放在代码上一级目录 datasets 中的对吗?
A1:对。
Q2:valid中所存放的图片是验证集吗?
A2:是。
Q3:验证集的图像是需要通过 gen_patches 进行分块处理的对吗?
A3:验证集的处理方式应该与训练集保持一致。
Q4:测试集放在哪里以及它是否需要 gen_patches 处理?
A4:测试集可以放在 train 和 valid 的同级目录中,测试集不需要分块处理。

P.S. 由于代码是自己复现的,如果在使用中遇到报错或者发现与原作者不一致的地方,欢迎留言指正,大家共同学习进步。

@LQF376
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Author

LQF376 commented Nov 1, 2022

谢谢您的解答!

@LQF376
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Author

LQF376 commented Nov 1, 2022

作者您好!我按您数据集格式进行了训练,也能通过 eval.py 得出 验证集的 一个损失函数的大小,但是我并没有找到 对测试集的偏振度和强度图像融合结果显示的相关程序,data文件夹下的samples中给出了作者几个例子图像的融合效果,但是 samples 中的 dataset.py 中对例子的实现还是需要 gen_patches.py 程序所生成的 patches 数据,如果需要观察训练模型对测试集的图像融合效果,是否需要自己 修改 gen_patches 程序,跳过图像增广部分(将图像分成好多小块送入训练),将整张图像融入训练好的模型观察图像融合效果,想问下作者有实现这一部分的程序嘛!

@chenzpstar
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Owner

同学你好!
(1)eval.py 中 eval_model 函数里会调用 save_result 和 cv2.imwrite 函数,运行该文件时,测试图像和融合结果会自动拼接并保存在 ../runs/2022-11-01_xx-xx 目录下的 eval 文件夹中,请留意。
(2)samples 中给出的是数据集的样例,并不是融合结果,是用来测试读取数据集的功能。dataset.py 中 FusionDataset 类读取的是两张完整图像,AEDataset 类读取的是一张裁剪图像;patches.py 中 FusionPatches 类读取的是两张分块图像。
(3)测试时,默认输入的是整张图像,不需要对图像进行分块处理。

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