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[TPAMI 2022] DistgSSR: Disentangling Mechanism for Light Field Statial Super-Resolution

🌱News🌱

• 2022-03-02- Our paper "Occlusion-Aware Cost Constructor for Light Field Depth Estimation" is accepted by CVPR 2022. Code is available at OACC-Net.
• 2022-02-16- Our paper "Disentangling Light Fields for Super-Resolution and Disparity Estimation" is accepted by IEEE TPAMI.
• 2021-12-25- The source codes of our DistgSSR, DistgASR, and DistgDisp have been released.
• 2021-12-10- An online review of light field image super-resolution is available at LF-Image-SR, and an open source toolbox is available at ZhengyuLiang24/BasicLFSR.
  
  

distgssr's Issues

不能够复现4倍上采样的结果

作者，你好，最近看到你的文章，写得非常好，给了我一些启发，于是就想自己复现一下，自己训练了你的网络。通过BasicLF中得到了你的代码，但上采样4倍的结果PSNR与SSIM的平均值与你论文中的结果有较大的差异，PSNR平均值仅仅只有31.74.我用到的训练策略和论文中一样，也是通过你提供在BasicLF中的matlab代码生成的数据集，我思考了蛮久，唯一觉得有错的地方可能就是制作×4的数据集可能有错。
angRes, scale_factor = args.angRes, args.scale_factor
patchsize = scale_factor * 32
stride = patchsize // 2
downRatio = 1 / scale_factor
在matlab设置的stride无论×2或×4的数据集，stride都是使用的32.
想问一下你，×2的和×4的得到的patchsize分别为64和128，那么它们的stride是分别设置为32和64，还是一致设置为32.希望你能给我这个解答，非常感谢。
注意：通过下载你的预训练模型，经过测试得到的结果和你的一样。

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