如何单独使用CSNet的重构网络？

[merelylu]

尊敬的石博士您好：

想请教您一个问题，如果我有两个异地的设备A和B，

A：使用采样网络压缩信号，负责发送出去；
B：使用重构网络，负责接收并重构出原始信号；

请问该如何单独使用重构网络？在接收端重构出原始信号？

感谢！

[wzhshi]

您好，首先需要清楚我现在联合训练的模型的第一个卷积层实现压缩采样。如果要使用我的预训练模型在A端进行采样在B端进行重建，您可以将预训练模型除了第一个卷积层外的其他层都删掉（也就是只保留采样层）用于A端的采样，在A端的采样过程可以使用卷积的形式，也可以将卷积核reshape成一般的CS采样矩阵进行投影采样（但是需要注意采样值的存储方式以方便重建过程）；在B端进行重建时，您可以将预训练模型的第一个卷积层（也就是采样层）删掉用于从压缩测量值重建原图像。希望解决了您的问题。 2021-04-08 10:59:08 "LuRong06" ***@***.***> 写道： 尊敬的石博士您好： 想请教您一个问题，如果我有两个异地的设备A和B， A：使用采样网络压缩信号，负责发送出去； B：使用重构网络，负责接收并重构出原始信号； 请问该如何单独使用重构网络？在接收端重构出原始信号？ 感谢！ — You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.

[merelylu]

您好，首先需要清楚我现在联合训练的模型的第一个卷积层实现压缩采样。如果要使用我的预训练模型在A端进行采样在B端进行重建，您可以将预训练模型除了第一个卷积层外的其他层都删掉（也就是只保留采样层）用于A端的采样，在A端的采样过程可以使用卷积的形式，也可以将卷积核reshape成一般的CS采样矩阵进行投影采样（但是需要注意采样值的存储方式以方便重建过程）；在B端进行重建时，您可以将预训练模型的第一个卷积层（也就是采样层）删掉用于从压缩测量值重建原图像。希望解决了您的问题。 2021-04-08 10:59:08 "LuRong06" @.***> 写道： 尊敬的石博士您好： 想请教您一个问题，如果我有两个异地的设备A和B， A：使用采样网络压缩信号，负责发送出去； B：使用重构网络，负责接收并重构出原始信号； 请问该如何单独使用重构网络？在接收端重构出原始信号？ 感谢！ — You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.

石博士您好;
非常感谢您的指导，今天成功实现了自己需要的重构部分的算法。祝工作生活顺利！

[merelylu]

您好，首先需要清楚我现在联合训练的模型的第一个卷积层实现压缩采样。如果要使用我的预训练模型在A端进行采样在B端进行重建，您可以将预训练模型除了第一个卷积层外的其他层都删掉（也就是只保留采样层）用于A端的采样，在A端的采样过程可以使用卷积的形式，也可以将卷积核reshape成一般的CS采样矩阵进行投影采样（但是需要注意采样值的存储方式以方便重建过程）；在B端进行重建时，您可以将预训练模型的第一个卷积层（也就是采样层）删掉用于从压缩测量值重建原图像。希望解决了您的问题。 2021-04-08 10:59:08 "LuRong06" @.***> 写道： 尊敬的石博士您好： 想请教您一个问题，如果我有两个异地的设备A和B， A：使用采样网络压缩信号，负责发送出去； B：使用重构网络，负责接收并重构出原始信号； 请问该如何单独使用重构网络？在接收端重构出原始信号？ 感谢！ — You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.

石博士您好;
非常感谢您的指导，今天成功实现了自己需要的重构部分的算法。祝工作生活顺利！