Open Zhutianyi7230 opened 2 years ago
你现在的输出只是ENet Discriminative loss一侧的输出结果,这些是我已经复现了的内容,并不是最终实例输出。 在你现在的输出上,还需要做匹配和串线,最简单的方法是:把语义分割的mask匹配到实例分割的结果里,只保留mask=1的区域,然后无监督划分实例类别。也可以参考LaneNet作者的方法来处理。
我明白了,就是用语义二分的结果把mask=1的保留出来,再用类似原文中mean shift的聚类方法得到多个实例。
没错。
网络结构是ENet, 我使用TUSimple训练集训练了25个epoch, Best val_loss = 0.055766,比log文件夹中原有的best model的验证损失更小, 但是instance_output结果如图2(效果不如示例图1) 这是为什么呢,谢谢。