试验记录

20002

1.概览信息

实验训练了一个pix2pix模型用于SAR图像翻译，所用数据集是SARGB的一个子集，其中包括了2019年夏季北京+2019年夏季新加坡的SAR(VV)以及光学图像对，约有18000张（8000+10000），直观上可以分为农田、植被、城市、海域四种类型。
在Nvidia-P100(16G)环境下进行实验，训练开始于2020.5.21-19:40，结束于2020.5.24-8:25，共用时约62.7h

2.其他信息

为弥补20001实验中存在的不能翻译海域信息等缺点，加入了新加坡及其附近海域的数据。
实验的option参数基本按照原有代码的默认配置，参数量在54M左右，共训练200epoch，每次迭代用时约在1000s左右

3.实验结果

200epoch的最终结果并不令人满意，因为加入的新加坡数据部分具有较多的云层成分，在生成效果中并没有去除它们，相反，有些Gound True中较少云或无云的情况下，反而加入了一些白色斑点。

但140epoch下的结果尚好，可能是因为出现了过拟合，后面或许可以尝试使用增大数据集并对整个训练数据进行人工筛查解决这一问题。