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在做对比实验中，需要对比RCAN的论文结果，从GitHub上下载源码以后对论文进行复现。论文只支持Torch==0.4.1, torchvision=0.2.1，所以我在复现时候重建新的环境了。避免了很多麻烦，在其他安装包的时候出现了很多问题，这里一一列举。 ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL' 解决方案...

复现代码：BasicSR 简单介绍一下代码结构，BasicSR主要是SRResNet，SRGAN，ESRGAN 等几个超分经典模型。 下面我按照GitHub上步骤进行调试。 首先阅读readme文件，了解代码基本情况，以及运行环境等要求。下面开始我们的复现过程： 开始训练SR模型： 在GitHub中wiki有详细的说明。以DIV2K数据集为例，其文件夹结构和元信息如下: - DI...

在论文解读时并没有对FCN论文进行详细的解读，只是在介绍语义分割综述的时候介绍到这篇开天辟地的神作，试着去复现论文的精髓。从GitHub上down了几个源码下来，可能是能力有限不能完全的运行，主要面对的数据集不同，数据读取方式的不同导致了很多bug，最后经过调试这个源码，程序可以正常运行，能运行的原因主要是作者把VOC2012数据中的十几张图一起放在源码中，这样就避免了读取数据路径以及读取方式错误...

经过一段时间的论文阅读开始尝试复现一些经典论文，最经典的莫过于FCN网络。一块1080ti经过27h训练，最终训练结果如下： 测试集上的表现（image，groundtruth，out） 可以看出尽管各项评价指标相对与论文来说相差无几，但可视化出来并没有论文中表现的那么好，且还出现类别预测错误的现象。具体原因我还未知，尝试用这个框架训SegNet以后...

Faster-RCNN（TensorFlow代码） 1. 环境配置 硬件说明： 显卡：1080ti（之后会有用） CUDA：cuda9.0，CUDNN：7.0 Ubuntu：16.0 cat /usr/local/cuda/version.txt （cuda 版本查看指令） cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MA...