关于baseline 0.25x about csd

[Booooooooooo]

edsr_x4_baseline.pth使用的是EDSR原论文的方式，即不使用自蒸馏不使用对比学习仅使用L1作为损失训练得到的模型，不支持0.25的推理。论文中给出的0.25baseline实验结果是我们使用n_feats=256*0.25=64时训练的模型的结果，仅用于性能比较，由于与CSD方法本身没有太大关联因此没有给出训练好的模型。

[billionfish]

也就是说0.25baseline的训练与teacher完全没关系，是SR与GT通过l1 loss 直接训练得到的吗？
还有一个问题是CSD是从头开始训练的还是EDSR预训练edsr_x4_baseline.pth作为teacher？
感谢

[Booooooooooo]

是的。
CSD的完整训练过程是，训练channel数为256的edsr_x4_baseline，作为teacher训练其中小分支的参数。必须要提供预训练的teacher，是因为在对比损失当中使用了T的输出作为正样本来约束小分支，因此此时T的输出需要能够提供可用信息，效果不能太差。