분석시각화 대회 코드 공유 게시물은
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HINet모델 결과 및 코드공유입니다.(Pytorch Lightning)
여러 SOTA 논문들을 구현해보자는 목표로 참가했습니다.
모델은 HINet, Uformer, HANet, Residual Dense Network 등을 비교했습니다. 그 중 스코어가 가장 좋았던 HINet 구현 코드입니다.
augmentation은 Rethinking Data Augmentation for Image Super-resolution: A Comprehensive Analysis and a New Strategy 을 참고했습니다.
정말 훌륭한 시도네요.
대회가 끝난지 좀 된 시점이지만, 혹시 데이터셋 구성은 어떻게하셨는지 알려주실 수 있으신가요?(ex) patch size, train test 비율, .. 등등)
개인 학습차원에서 댓글 남겨봅니다!
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patch size는 128~1024까지 테스트 해봤습니다.(성능상 피처맵을 줄이면서 테스트했습니다)
5-fold로 비교하면서 진행했습니다.
테스트 해 보고 싶은데 혹시 입력 출력 영상 폴더 구조를 어떻게 해야 할까요?
입력 출력 영상 폴더만 만들어 두고 학습 시작하니 에러가...ㅜㅜ
"No such file or directory: 'dataset/train_input_img_512/GOP"
RandomCropDataset은 이미지에서 랜덤하게 잘라서 학습하고
AllPatchDataset은 이미지들을 미리 일정한 크기로 잘라놔야합니다.
이미지 잘라서 저장해놓는 코드 부분을 업로드를 안했네요ㅠㅠ 베이스라인 코드에서 잘라서 저장하시는부분 참고하시면 좋을 것 같습니다.
데이터 전처리셋부분에서 AllPatchDataset함수에서 self.input_fold = list(map(lambda x: f'dataset/train_input_img_{img_size}{postfix}/{x[:-4]}', self.input_fold)) 이 코드에서 x[:-4]로 왜 .npy를 제거하는지 알 수 있을가요?? 코드실행해보려하는데 self.input_fold과 self.label_fold 초기화 부분에서 에러가 자꾸 나서요ㅠㅠ
또한 AllPatchDataset을 사용하려면 train부분에서 ppc.tv_kfold인자로 이미지 잘라서 넣은 폴더이름을 넣어야하나요?
victory님 안녕하세요
AllPatchDataset을 코드부분을 수정했으니 확인해주시면 감사하겠습니다.
대회가 오래되기도했고 제가 처음에 깔끔하게 정리를 못해서 많은부분이 미수정&생략 된 상태입니다.
일단 학습구동은 확인했는데 추가로 궁금하신부분 말씀해주세요
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수고하셨습니다. 잘보고 배우겠습니다.