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作者大大,我想问一下这个github代码是训练伪标签的生成,不涉及训练oriented rcnn么,读者需要用训练好的伪标签自己去训练检测器么
是的,在推理完毕后会得到labelTxt格式的伪标签,用于全监督旋转检测器的训练
作者大大,我想问一下这个github代码是训练伪标签的生成,不涉及训练oriented rcnn么,读者需要用训练好的伪标签自己去训练检测器么
是的,在推理完毕后会得到labelTxt格式的伪标签,用于全监督旋转检测器的训练
谢谢作者大大的回复,再就是我看论文中只有最后加上检测器训练的指标,能不能麻烦您提供一下只训练伪标签部分的指标呢,我刚训练完DOTA,map只有25.5;DIOR上是37.7
作者大大,我想问一下这个github代码是训练伪标签的生成,不涉及训练oriented rcnn么,读者需要用训练好的伪标签自己去训练检测器么
是的,在推理完毕后会得到labelTxt格式的伪标签,用于全监督旋转检测器的训练
谢谢作者大大的回复,再就是我看论文中只有最后加上检测器训练的指标,能不能麻烦您提供一下只训练伪标签部分的指标呢,我刚训练完DOTA,map只有25.5;DIOR上是37.7
你好,伪标签已经发送给你,你可以再检查一下训练配置等信息。另外训练伪标签部分在训练集报告的map不能非常准确地反映伪标签质量,你可以推理完毕后训练全监督检测器,在test set上检查最终性能。
作者大大,我想问一下这个github代码是训练伪标签的生成,不涉及训练oriented rcnn么,读者需要用训练好的伪标签自己去训练检测器么
是的,在推理完毕后会得到labelTxt格式的伪标签,用于全监督旋转检测器的训练
谢谢作者大大的回复,再就是我看论文中只有最后加上检测器训练的指标,能不能麻烦您提供一下只训练伪标签部分的指标呢,我刚训练完DOTA,map只有25.5;DIOR上是37.7
你好,伪标签已经发送给你,你可以再检查一下训练配置等信息。另外训练伪标签部分在训练集报告的map不能非常准确地反映伪标签质量,你可以推理完毕后训练全监督检测器,在test set上检查最终性能。
好的,非常感谢。
那这个DOTA上25.5是不正常的吧,我检查了配置文件,就是使用的默认的配置没有改,还有可能是什么地方出问题了么,训练Dior也使用的默认配置文件,结果就没有问题。
那这个DOTA上25.5是不正常的吧,我检查了配置文件,就是使用的默认的配置没有改,还有可能是什么地方出问题了么,训练Dior也使用的默认配置文件,结果就没有问题。
这个是有些低,可以再实验一次看看,或者去评估test上的结果,MIL偶尔会出现训练不稳定波动的情况;并且训练时这个map实际上不是完全准确的,只是作参考,因此论文里也没有放相应结果。
您好,请问伪标签文件可以发我一份吗,我是用下载的权重生成的伪标签进行了orcnn和fcos的训练,但是dota测试集上的map50都只有25左右
您好,请问伪标签文件可以发我一份吗,我是用下载的权重生成的伪标签进行了orcnn和fcos的训练,但是dota测试集上的map50都只有25左右
你好,伪标签已上传到 https://drive.google.com/file/d/111X6MeXC6e-2vb7SLtSBzXi0mcsY_D_E/view?usp=sharing
谢谢您的回复。另外,因为根据readme生成的伪标签最终是dota的格式,在为dior生成txt格式的伪标签后,我们可以自己将伪标签转为xml的dior数据集格式吗。最后,请问可以顺便提供一下你们生成的dior伪标签文件吗,谢谢。
作者大大,我想问一下这个github代码是训练伪标签的生成,不涉及训练oriented rcnn么,读者需要用训练好的伪标签自己去训练检测器么