您好，为什么您发布的LOL_v2_real的预训练模型的测试结果比论文中的高，这是正常的吗？

[LongYu-LY]

论文LOL_v2_real中的psnr和ssim分别为22.00和0.849，预训练模型的测试结果为22.45和0.844

[YhuoyuH]

您好，我觉得您可以看一下我们新版的论文，您看的结果应该是第一版的，我们于5.16号又更新了一版论文 发自我的iPhone

…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: yu long ***@***.***> 发送时间: 2024年7月5日 11:24 收件人: YhuoyuH/RetinexMamba ***@***.***> 抄送: Subscribed ***@***.***> 主题: Re: [YhuoyuH/RetinexMamba] 您好，为什么您发布的LOL_v2_real的预训练模型的测试结果比论文中的高，这是正常的吗？ (Issue #11) 论文LOL_v2_real中的psnr和ssim分别为22.00和0.849，预训练模型的测试结果为22.45和0.844 1720149791815.jpg (view on web) — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you are subscribed to this thread.Message ID: ***@***.***>

[LongYu-LY]

确实是看的第一版，感谢您的回答

[674123]

您好，我在测试的时候遇见了以下这个问题，还想请问一下，希望得到您的答复：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
dataset LOL_v1
Not using Automatic Mixed Precision
===>Testing using weights: pretrained_weights/LOL.pth/net_g_1000.pth
data/LOLv1/Test/input
data/LOLv1/Test/target
0it [00:00, ?it/s]
/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py:3474: RuntimeWarning: Mean of empty slice.
return _methods._mean(a, axis=axis, dtype=dtype,
/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/numpy/core/_methods.py:189: RuntimeWarning: invalid value encountered in double_scalars
ret = ret.dtype.type(ret / rcount)
PSNR: nan
SSIM: nan