BCDD数据集验证精度低

[numb123-duoduo]

您好，我想完成在BCDD数据集上train_cd的复现，我首先对原始的BCDD数据集进行了256*256的裁剪，得到了7434对影像，我只对训练数据进行了旋转以及翻转的扩充进行训练，得到的结果是训练集上的损失有下降，但验证集上的Iou还不到50%。我看您也是做了训练集的数据扩充，请问您将训练集数目扩充到了多少，能否共享您的数据扩充代码以及您的训练集与测试集数据，这样更有利于不同方法之间的公平比较，期待您的回复。

[liumency]

您好，我想完成在BCDD数据集上train_cd的复现，我首先对原始的BCDD数据集进行了256*256的裁剪，得到了7434对影像，我只对训练数据进行了旋转以及翻转的扩充进行训练，得到的结果是训练集上的损失有下降，但验证集上的Iou还不到50%。我看您也是做了训练集的数据扩充，请问您将训练集数目扩充到了多少，能否共享您的数据扩充代码以及您的训练集与测试集数据，这样更有利于不同方法之间的公平比较，期待您的回复。

您好，很抱歉因时间较久，之前的训练数据集没有找到。印象中是对BCDD的训练集进行了两次随机角度的旋转（在（-30，0）和（0，30）的角度范围内），从而将训练集扩增到原来的3倍。扩增的代码可以参考data_aug.py

[han1904679s]

您好这个问题解决了吗？

[xuzirui123]

您好，我想完成在BCDD数据集上train_cd的复现，我首先对原始的BCDD数据集进行了256*256的裁剪，得到了7434对影像，我只对训练数据进行了旋转以及翻转的扩充进行训练，得到的结果是训练集上的损失有下降，但验证集上的Iou还不到50%。我看您也是做了训练集的数据扩充，请问您将训练集数目扩充到了多少，能否共享您的数据扩充代码以及您的训练集与测试集数据，这样更有利于不同方法之间的公平比较，期待您的回复。

您好，我想请教个问题，对于在算完两幅图像距离出来后维度是（1，64，128，128），经过插值后dist维度是（1，64，256，256），那他这个维度与label的维度（1，1，256，256）不统一，那么他们两个是如何进行比较的呢？