关于Table4

[jjb202]

PreNet.最后Rain100l和100H的数据集都达到了37.48和29.46，似乎不像你在文中描述的这么低

[kuijiang94]

您好，感谢您对我们工作的关注！
因为我们论文和PreNet原文的训练集不一样，而且所用的样本数量都存在差异，自然和PreNet原文的测试结果不一样。
我们论文里的结果是用统一的训练集训练得到的，因此是公平的。

[jjb202]

感谢您的回复，请问可否帮忙跑一下，prenet的rain100l和H的训练集么？

[kuijiang94]

实在不好意思，这段时间太忙了，而且我们这边卡的资源分配比较紧张，如果您那边有条件，可以直接用作者公布的代码在rain100l和H训练集上训练

[jjb202]

好的感谢老哥 发自我的iPhone

…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: Kuijiang <[email protected]&gt; 发送时间: 2020年10月15日 14:01 收件人: kuihua/MSPFN <[email protected]&gt; 抄送: suzhipeng <[email protected]&gt;, Author <[email protected]&gt; 主题: 回复：[kuihua/MSPFN] 关于Table4 (#17) 实在不好意思，这段时间太忙了，而且我们这边卡的资源分配比较紧张，如果您那边有条件，可以直接用作者公布的代码在rain100l和H训练集上训练 — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.

[kuijiang94]

不客气了，有啥问题欢迎交流讨论

[jjb202]

我想问下，自己的训练数据集是放在preprocess.py生成的/raw/train_rain里面是么？那个cleansample和rainsample里面的是用来干嘛的

[kuijiang94]

放在cleansample和rainsample，raw/train_rain里面是你用来训练的样本，比如你的train和val的比例是1:9，那么raw/train_rain里面就有占比0.9的训练样本，0.1的样本用来评估

[jjb202]

你好 这是python版本不一致问题么?