关于预训练模型的统计结果

[chengzidl]

Hello，大佬！请问DiffEIC在评测集上的性能结果可以上传到仓库吗？（各个bpp点下的指标数据）
虽然有预训练的模型，但是跑完数据集还要一会，如果有结果的话万分感谢！

[chengzidl]

另外，请问paper里的BD-rate图使用的配色能分享吗，感谢画的很好看👍🫡

[huai-chang]

Hello，大佬！请问DiffEIC在评测集上的性能结果可以上传到仓库吗？（各个bpp点下的指标数据） 虽然有预训练的模型，但是跑完数据集还要一会，如果有结果的话万分感谢！

DiffEIC以及我们测的其他模型的指标在这个文件中提供了indicators/results.xlsx

[huai-chang]

另外，请问paper里的BD-rate图使用的配色能分享吗，感谢画的很好看👍🫡

ax34.plot(kodak_bpg_bpp, kodak_bpg_dists, c='#63b2ee',linewidth=5.0, label=labelM1, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_vtm_bpp, kodak_vtm_dists, c='#76da91',linewidth=5.0, label=labelM2, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_elic_bpp, kodak_elic_dists, c='#f8cb7f',linewidth=5.0, label=labelM3, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_hific_bpp, kodak_hific_dists, c='#f89588',linewidth=5.0, label=labelM4, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_text_bpp, kodak_text_dists, c='#434348',linewidth=5.0, label=labelM5, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_perco_bpp, kodak_perco_dists, c='#765005',linewidth=5.0, label=labelM6, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_wei_bpp, kodak_wei_dists, c='#9987ce',linewidth=5.0, label=labelM7, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_illm_bpp, kodak_illm_dists, c='#9192ab',linewidth=5.0, label=labelM8, marker='o', markersize=15)
ax34.plot(kodak_ours_bpp, kodak_ours_dists, c='#e30039',linewidth=5.0, label=labelM9, marker='o', markersize=15)

[chengzidl]

感谢！

[djp0246]

作者您好，感谢您的开源工作。
我想询问下您的对比方法的设置是什么。我发现有多种类型的方法。那么在进行测试对比方法的时候，是选择加载对比方法的公开模型权重直接在测试集上测试，还是对这些对比方法重新训练后进行测试？如果进行了重新训练，那么对比方法的训练集是其论文中指定的数据集还是和您所提方法一致的LSDIR数据集？另外，在进行对比方法测试的时候，是否也是按照您论文中相同的裁剪方式进行测试，比如对于CLIC2020和Tecnick也是裁剪为768*768吗？

[huai-chang]

作者您好，感谢您的开源工作。 我想询问下您的对比方法的设置是什么。我发现有多种类型的方法。那么在进行测试对比方法的时候，是选择加载对比方法的公开模型权重直接在测试集上测试，还是对这些对比方法重新训练后进行测试？如果进行了重新训练，那么对比方法的训练集是其论文中指定的数据集还是和您所提方法一致的LSDIR数据集？另外，在进行对比方法测试的时候，是否也是按照您论文中相同的裁剪方式进行测试，比如对于CLIC2020和Tecnick也是裁剪为768*768吗？

Q1: 对于ELIC、HiFiC，为了获得bpp小于0.1的模型，我是用LSDIR数据集进行训练，对于其他模型，直接使用公开的模型权重。
Q2：是的，所有方法都是在相同的数据上进行测试的

[djp0246]

感谢您的回复，祝您科研顺利！