训练数据集如何裁剪到128*128的代码

[yayinliqing]

作者你好，在文中你明确说明了如何把数据集裁剪到128*128，但是在你的代码仓库中我并没有找到相关的代码

[24wenjie-li]

已提供数据集 yayinliqing ***@***.***> 于2026年1月9日周五 17:38写道：

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*yayinliqing* created an issue (PRIS-CV/WFEN#12) <#12> 作者你好，在文中你明确说明了如何把数据集裁剪到128*128，但是在你的代码仓库中我并没有找到相关的代码 — Reply to this email directly, view it on GitHub <#12>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ATEXBSRZCVU2JIO2SKH3YSL4F5ZK5AVCNFSM6AAAAACRFIKICSVHI2DSMVQWIX3LMV43ASLTON2WKOZTG44TMMRRHEYTCMY> . You are receiving this because you are subscribed to this thread.Message ID: ***@***.***>

[yayinliqing]

已提供数据集

yayinliqing @.***> 于2026年1月9日周五 17:38写道：
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是否可以提供测试集的HR图片呢

[24wenjie-li]

已提供

[yayinliqing]

已提供

作者你好，请问你提供的celeba测试集是否有问题，当我使用你提供的预训练模型在celeba数据集上测试的时候，只能得到psnr，ssim ('22.940', '0.68863')，在helen数据集上测试却可以得到和论文几乎一致的结果，并且当我在另一个celeba测试集（Face-SPARNet中提供）上测试的时候，也可以得到接近论文中的结果

[24wenjie-li]

你测试一下我们提供的可视化results和论文数据是否对的上 yayinliqing ***@***.***> 于2026年1月16日周五 10:27写道：

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*yayinliqing* left a comment (PRIS-CV/WFEN#12) <#12 (comment)> 已提供 作者你好，请问你提供的celeba测试集是否有问题，当我使用你提供的预训练模型在celeba数据集上测试的时候，只能得到psnr，ssim ('22.940', '0.68863') — Reply to this email directly, view it on GitHub <#12 (comment)>, or unsubscribe <https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ATEXBSTWQIG4I6RXMZSYSV34HBEC7AVCNFSM6AAAAACRFIKICSVHI2DSMVQWIX3LMV43OSLTON2WKQ3PNVWWK3TUHMZTONJXHAYTIMRUHA> . You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

[yayinliqing]

你测试一下我们提供的可视化results和论文数据是否对的上

yayinliqing @.***> 于2026年1月16日周五 10:27写道：
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我用你提供的可视化结果，计算得到的结果可以和论文对的上，但是用你提供的预训练模型推理LR得到的SR，与GT计算得到的结果只有('22.940', '0.68863')

[liaolinjun]

我使用预训练的权重测试出来也很一般

[24wenjie-li]

最近比较忙，我下个礼拜前会检查预训练权重和测试集，我们发布的时候测试结果，是和论文完全一致的

[24wenjie-li]

我重新测试了CelebA，如图，得到的结果与论文一致。不知你们是哪步出现了问题，为了避免数据集造成的原因，我们现已更新CelebA测试集的HR和LR。有问题请继续联系我

[24wenjie-li]

我使用预训练的权重测试出来也很一般

请见我们后续的总回复

[24wenjie-li]

你测试一下我们提供的可视化results和论文数据是否对的上
yayinliqing @.***> 于2026年1月16日周五 10:27写道：
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我用你提供的可视化结果，计算得到的结果可以和论文对的上，但是用你提供的预训练模型推理LR得到的SR，与GT计算得到的结果只有('22.940', '0.68863')

请见我们后续的总回复，得到的结果与论文一致。