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JosephKJ / OWOD

(CVPR 2021 Oral) Open World Object Detection
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万事俱备只欠东风 #75

Closed Allenstin closed 2 years ago

Allenstin commented 2 years ago

首先，感谢作者作出的重大贡献。作者可能看不懂中文，没关系，自我吐槽下好了。 我已经在rtx3090上把环境装好了，数据也在谷歌云盘上下载好了，测试过可以进行训练。万事俱备，只欠东风。 我现在困惑的是不知道怎么去根据作者提供的数据集进行训练。我对这些数据怎么分组，怎么训练，为何这么分组，以及怎么使用自己的数据进行训练等等这些问题都十分困惑。 我看了一些issues, 发现好多人都存在数据训练上的困惑，感觉是作者没有把事情说清楚。而且我还看到有人吐槽说根据作者的代码无法复现论文的结果。不好的消息是，这篇文章雷声大雨点小。但是，我希望是我理解没到位，我希望这个算法是有效的。

dyabel commented 2 years ago

我曾经花了一个月时间去复现，后来放弃了。另外作者说的validation跟我们理解的不一样，他是把validation set用来学习一个energy distribution了，然后这个distribution又用来做test，而学这个distribution时是用到unkown的gt的，这确定不是数据泄露吗

Allenstin commented 2 years ago

谢谢dyabel的指点。这么来说，这边文章是个水文了。不过要是谁真能把开放世界检测这个方向搞出来，绝对反响很大。确实我们需要具备开放世界检测能力的算法。

JosephKJ commented 2 years ago

I am unable to understand. Kindly be in English.

lxtGH commented 2 years ago

@dyabel 老哥 现在还没复现出来么？

dyabel commented 2 years ago

@lxtGH 已经放弃了，因为存在数据泄露，这篇文章方法就是错的，没必要复现了

xarryon commented 2 years ago

@dyabel 但感觉不引入这个validation的话就无法单独测试这个EBUI模块对模型性能的影响了

dyabel commented 2 years ago

@DeidaraYang 这个EBUI确实是必要的，但是用到unknown gt还算是open-world吗

Usernamezhx commented 2 years ago

@JosephKJ He said he has the problem about the preparing of his own customer data

zxzheng826 commented 2 years ago

It seens like the author @JosephKJ has realized the problem of using the validation set to train the energy distributions. In their new work OW-DETR, they mentioned this point. 似乎他们已经意识到这个问题了，最近他们实验室几个作者新提出的OW-DETR工作中有提到这一点疑似数据泄漏的问题。

LinyeLi60 commented 2 years ago

OW-DETR

这不是自己打自己脸了，这种文章应该撤稿

d12306 commented 2 years ago

还是不要在这议论了，作者谷歌翻译还是能看得懂的。。。。

LinyeLi60 commented 2 years ago

🤭

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: Xuefeng Du @.> 发送时间: 2022年2月14日 03:14 收件人: JosephKJ/OWOD @.> 抄送: 实名冲浪lly @.>, Comment @.> 主题: Re: [JosephKJ/OWOD] 万事俱备只欠东风 (Issue #75)

buxihuo commented 2 years ago

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。 96172e01e70f40d9

chaochaozouzou commented 2 years ago

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。 96172e01e70f40d9

求指教

feimadada commented 2 years ago

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。 96172e01e70f40d9

怎么做的呀，大佬

zhaochunhai commented 1 year ago

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。 96172E01E70F40D9

怎么实现的大佬，最近要参加一个比赛，可不可以分享一下思路

Allenstin commented 1 year ago

原理是，网络能够学习到通用的前景信息，推理的时候，把前景信息置信度高，而分类信息置信度低的拿出来，就能在一定程度上检测未知物体。 

吴阳阳 @.***

 

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2023年4月25日(星期二) 晚上8:35 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [JosephKJ/OWOD] 万事俱备只欠东风 (Issue #75)

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。

怎么实现的大佬，最近要参加一个比赛，可不可以分享一下思路

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