数据处理

[marnie007]

为什么hr那里就需要插值，不是就下采样后再进行插值作为输入吗，那里训练集的处理不太懂

[rangoXTY]

如果原始图片尺寸不能被下采样系数整除的话，下采样之后再上采样会导致上采样后的图片大小和原图不一致，所以一开始需要先对输入图片进行处理（个人意见）

[tongchangD]

我没有看懂 自己处理数据 时
for i in range(0, lr.shape[0] - args.patch_size + 1, args.stride):

for j in range(0, lr.shape[1] - args.patch_size + 1, args.stride):

lr_patches.append(lr[i:i + args.patch_size, j:j + args.patch_size])
hr_patches.append(hr[i:i + args.patch_size, j:j + args.patch_size])

这里的操作意思,跪求讲解一哈.

[huang-hz]

我没有看懂 自己处理数据 时 for i in range(0, lr.shape[0] - args.patch_size + 1, args.stride):

for j in range(0, lr.shape[1] - args.patch_size + 1, args.stride):

lr_patches.append(lr[i:i + args.patch_size, j:j + args.patch_size])
hr_patches.append(hr[i:i + args.patch_size, j:j + args.patch_size])

这里的操作意思,跪求讲解一哈.

在图像两个维度获得的图像块数量分别为 lr.shape[0] - args.patch_size + 1， lr.shape[1] - args.patch_size + 1

[tongchangD]

我没有看懂 自己处理数据 时 for i in range(0, lr.shape[0] - args.patch_size + 1, args.stride):

for j in range(0, lr.shape[1] - args.patch_size + 1, args.stride):

lr_patches.append(lr[i:i + args.patch_size, j:j + args.patch_size])
hr_patches.append(hr[i:i + args.patch_size, j:j + args.patch_size])

这里的操作意思,跪求讲解一哈.

在图像两个维度获得的图像块数量分别为 lr.shape[0] - args.patch_size + 1， lr.shape[1] - args.patch_size + 1

谢谢，我应该是没有在这代码上深挖，刚刚回来看竟然一眼就看懂了，哈哈哈哈，感谢。

[tongyang-218]

UserWarning: Using a target size (torch.Size([16, 1, 20, 20])) that is different to the input size (torch.Size([16, 12, 12]))
RuntimeError:The size of tensor a (12) must match the size of tensor b (20) at non-singleton dimension 3
why？