roma_unsb/scripts/train.sh

#!/bin/sh
# Train for video mode
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataroot /path --name ROMA_name --dataset_mode unaligned_double --no_flip --local_nums 64 --display_env ROMA_env --model roma --side_length 7 --lambda_spatial 5.0 --lambda_global 5.0 --lambda_motion 1.0 --atten_layers 1,3,5 --lr 0.00001

# Train for image mode
#CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --dataroot /path --name ROMA_name --dataset_mode unaligned --local_nums 64 --display_env ROMA_env --model roma --side_length 7 --lambda_spatial 5.0 --lambda_global 5.0 --atten_layers 1,3,5 --lr 0.00001

python train.py \
    --dataroot /home/openxs/kunyu/datasets/InfraredCity-Lite/Double/Moitor \
    --name ROMA_UNSB_001 \
    --dataset_mode unaligned_double \
    --no_flip \
    --display_env ROMA \
    --model roma_unsb \
    --lambda_GAN 8.0 \
    --lambda_NCE 8.0 \
    --lambda_SB 0.1 \
    --lambda_ctn 1.0 \
    --lambda_inc 1.0 \
    --lr 0.00001 \
    --gpu_id 0 \
    --nce_idt False \
    --nce_layers 0,4,8,12,16 \
    --netF mlp_sample \
    --netF_nc 256 \
    --nce_T 0.07 \
    --lmda_1 0.1 \
    --num_patches 256 \
    --flip_equivariance False \
    --eta_ratio 0.1 \
    --tau 0.1 \
    --num_timesteps 10