Open Asuna88 opened 7 months ago
作者您好,我看到有人提出相似的问题,但是没有找到答案。
我采用batchsize 8 iter60000 初始0.01学习率的策略,但是最终只能在cityscapes val上到大约67%,68%的miou(STDC1-50)。 我使用的训练脚本就是github README.MD中的训练脚本。
请问我是不是哪里使用错误了么?为什么原封不动的使用您的代码,却无法达到(或者接近)您论文中的mIOU指标?至少相差6-7个百分点)
希望您能给点建议,非常感谢!
训练脚本如下:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch \ --nproc_per_node=1 train.py \ --respath checkpoints/train_STDC1-Seg/ \ --backbone STDCNet813 \ --mode train \ --n_workers_train 12 \ --n_workers_val 1 \ --max_iter 60000 \ --use_boundary_8 True \ --pretrain_path checkpoints/STDCNet813M_73.91.tar
你好,请问你现在复现到了吗,是不是初始学习率设置的问题
作者您好,我看到有人提出相似的问题,但是没有找到答案。
我采用batchsize 8 iter60000 初始0.01学习率的策略,但是最终只能在cityscapes val上到大约67%,68%的miou(STDC1-50)。 我使用的训练脚本就是github README.MD中的训练脚本。
请问我是不是哪里使用错误了么?为什么原封不动的使用您的代码,却无法达到(或者接近)您论文中的mIOU指标?至少相差6-7个百分点)
希望您能给点建议,非常感谢!
训练脚本如下: