小米8和iphone所拍摄的原始照片分辨率很高，达到4000*3000的级别，先裁剪去掉水印，再resized_img = img.resize((new_width, new_height), Image.Resampling.LANCZOS)采样为原来分辨率的四分之一。得到input1和input2
使用udis的warp部分进行warp，input1和input2输入udis2的warp，进行warp，生成mask1、mask2、warp1、warp2；提供初步的形变mask
运行selformer生成salient object mask；由于生成的object mask是512*512；需要参照步骤2中生成的mask1（或者mask2）进行resize；这个步骤中的resize代码在/public/home/jinjiping2023/OASD/oasd/data-processed.ipynb中
使用我们预先训练好的改动了object loss的Seam detection模型在步骤二的warp的mask上进行进一步的接缝预测；并将结果保存。
可以使用一些，dilated convolution来降低时间复杂度，最后比较一下运行时间