D-linknet 精度咨询 #11
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您好，DlinkNet原论文的65是官方的在线网站测试，本论文数据集取前5500张图片作为训练集和后726张图片作为测试集。可能您的数据集拆分方式与本论文存在差异。其次本论文是采用的双卡进行训练。 |
我是随机拆分成5500和726，除了用单3090外，其他都一样。有可能我哪里没设置对，精度平均比您这都低了两个点。 |
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是的
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: LiuPeng ***@***.***>
发送时间: 2024年6月4日 13:32
收件人: CVer-Yang/RCFSNet ***@***.***>
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主题: Re: [CVer-Yang/RCFSNet] D-linknet 精度咨询 (Issue #11)
您好，DlinkNet原论文的65是官方的在线网站测试，本论文数据集取前5500张图片作为训练集和后726张图片作为测试集。可能您的数据集拆分方式与本论文存在差异。其次本论文是采用的双卡进行训练。
您没有使用随机策略选取数据吗，只是单纯取前5500张？
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这是4卡3090复现dlinknet-deepglobe和rcfsnet-mas的结果，和论文中差距都在2-4个点。请问您能提供下这两个数据集吗？ |
如果能提供下conda 环境配置（或者conda pack），将不胜感激。 |
我用了您提供的Mas的权重跑出的结果，似乎并不理想。
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Mas数据集需要先将图片与标签resize成1024，其次我们在mas数据集的训练集与测试集进行了一些裁剪。后续可以将裁剪后的测试集发在本代码下。conda环境因为是在两年前做的工作，已经不再保存。但是近期复现效果还是比较稳定，torch 1.10，opencv 4.2.0.34。双卡batchsize设置为2。
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: LiuPeng ***@***.***>
发送时间: 2024年6月5日 15:04
收件人: CVer-Yang/RCFSNet ***@***.***>
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主题: Re: [CVer-Yang/RCFSNet] D-linknet 精度咨询 (Issue #11)
是的
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------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: LiuPeng @.> 发送时间: 2024年6月4日 13:32 收件人: CVer-Yang/RCFSNet @.> 抄送: CverYang @.>, Comment @.> 主题: Re: [CVer-Yang/RCFSNet] D-linknet 精度咨询 (Issue #11) 您好，DlinkNet原论文的65是官方的在线网站测试，本论文数据集取前5500张图片作为训练集和后726张图片作为测试集。可能您的数据集拆分方式与本论文存在差异。其次本论文是采用的双卡进行训练。 您没有使用随机策略选取数据吗，只是单纯取前5500张？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>
image.png (view on web) 我用了您提供的Mas的权重跑出的结果，似乎并不理想。
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代码中似乎已经有resize
论文中和代码似乎用了4张卡
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代码的resize是将图片变成1024进行推理的。推理后还要在resize成1500。而本论文是直接在图片为1024像素点的基础进行的。
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发件人: LiuPeng ***@***.***>
发送时间: 2024年6月5日 16:11
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主题: Re: [CVer-Yang/RCFSNet] D-linknet 精度咨询 (Issue #11)
Mas数据集需要先将图片与标签resize成1024，其次我们在mas数据集的训练集与测试集进行了一些裁剪。后续可以将裁剪后的测试集发在本代码下。conda环境因为是在两年前做的工作，已经不再保存。但是近期复现效果还是比较稳定，torch 1.10，opencv 4.2.0.34。双卡batchsize设置为2。
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------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: LiuPeng @.> 发送时间: 2024年6月5日 15:04 收件人: CVer-Yang/RCFSNet @.> 抄送: CverYang @.>, Comment @.> 主题: Re: [CVer-Yang/RCFSNet] D-linknet 精度咨询 (Issue #11) 是的 … ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: LiuPeng @.> 发送时间: 2024年6月4日 13:32 收件人: CVer-Yang/RCFSNet @.> 抄送: CverYang @.>, Comment @.> 主题: Re: [CVer-Yang/RCFSNet] D-linknet 精度咨询 (Issue #11) 您好，DlinkNet原论文的65是官方的在线网站测试，本论文数据集取前5500张图片作为训练集和后726张图片作为测试集。可能您的数据集拆分方式与本论文存在差异。其次本论文是采用的双卡进行训练。 您没有使用随机策略选取数据吗，只是单纯取前5500张？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.> image.png (view on web) 我用了您提供的Mas的权重跑出的结果，似乎并不理想。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.>
image.png (view on web) 代码中似乎已经有resize 论文中和代码似乎用了4张卡
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deepglobe的权重是否可以共享下。以及deepglobe和mas处理好的数据集。谢谢 |
按照论文中最佳域值为0.3，这里似乎需要改成2.4
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由于一直在出差回复较慢。数据集拆分方式：DeepGlobe 1-5500编号为训练，其余726为测试。 RCFSNet论文中Massachusetts数据集按照原始划分方式，我们采用了裁剪方式，由于数量较大不方便分享。此外，我们在最近的工作在重新进行了调整，将数据集resize成1024x1024，然后开始训练。模型也具有很好的效果。以上数据集都是比较常用的公开数据集，按照此方式即可。测试中阈值为threshold*8。此处确实需要修改成2.4. |
您好，d-linkent原论文的精度大概是65左右，我用您的代码复现也差不多，跑不出67这个精度。您这边用了什么特别的训练策略吗，谢谢
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