关于实验的问题
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作者您好，为什么表中有些指标没有
task-specific的方法基本都是做单任务的，我们report了他们提供的任务的结果。universal的方法我们复现了其中的几篇，剩余几篇由于不开源以及时间原因只report了他们论文中给的任务的结果。在论文中有写明这几点
task-specific的方法基本都是做单任务的，我们report了他们提供的任务的结果。universal的方法我们复现了其中的几篇，剩余几篇由于不开源以及时间原因只report了他们论文中给的任务的结果。在论文中有写明这几点
task-specific的方法是指训练的时候把不同任务的数据集分开训练，训练出多个model，universal是指训练的时候把不同任务的数据集放在一起训练，训练出一个统一的model？
建议您先去看一下图像恢复里面任务的分类，您的理解是基本正确的，但是需要注意，task-specific的方法和universal的方法一般是不互通的，不能简单理解为universal的方法可以分开来训练变成task-specific的方法，task-specific的方法一般会包含一个特定任务的先验（例如早期去雨任务会蕴含雨线detection），所以一般不能adapt到其他任务
建议您先去看一下图像恢复里面任务的分类，您的理解是基本正确的，但是需要注意，task-specific的方法和universal的方法一般是不互通的，不能简单理解为universal的方法可以分开来训练变成task-specific的方法，task-specific的方法一般会包含一个特定任务的先验（例如早期去雨任务会蕴含雨线detection），所以一般不能adapt到其他任务
好的，谢谢
task-specific的方法基本都是做单任务的，我们report了他们提供的任务的结果。universal的方法我们复现了其中的几篇，剩余几篇由于不开源以及时间原因只report了他们论文中给的任务的结果。在论文中有写明这几点
作者您好，我并没有发现您的论文中写了这些，能否告知一下写在了具体哪部分
我不懂你想问什么啊，如果是task-specific为什么指单任务，你只要了解统一图像恢复，大家都这么用。至于别的方法的实验结果，在Table1中我们写明了哪些方法是我们自己复现的，没有打上\dagger标签就说明是直接report了别人论文中的结果，你可以自己去别人的论文中验证