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差这么多的话就不是哪里可以改进的事情了;是出现问题了
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------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: yaru-w @.> 发送时间: 2021年6月9日 22:08 收件人: WangWenhao0716/Adapted-Center-and-Scale-Prediction @.> 抄送: Subscribed @.***> 主题: 回复:[WangWenhao0716/Adapted-Center-and-Scale-Prediction] 你好,我想问一下我用您给的源代码进行了训练,但用自己重新训练出来的模型ACSP_150.pth.tea进行test,得到的结果却很差,这是为什么呢 (#18)
那可能什么问题呢 我又跑了一遍 8块gpu 每块2个 结果是R:12.02%,B:8.56% ,P:12.05%,H: 49.30% ,这个结果是合理的吗请问?还有我想问一下如果因为GPU是16G的要缩小图像尺寸才能训练的话 ,得到的结果和你们给的最优结果差距多少是正常的呀
我的这个必须要2卡和我给那个batch size跑;8卡结果不一样是正常的 差1-2%?
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------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: yaru-w @.> 发送时间: 2021年6月11日 22:38 收件人: WangWenhao0716/Adapted-Center-and-Scale-Prediction @.> 抄送: Wenhao Wang @.>, Comment @.> 主题: 回复:[WangWenhao0716/Adapted-Center-and-Scale-Prediction] 你好,我想问一下我用您给的源代码进行了训练,但用自己重新训练出来的模型ACSP_150.pth.tea进行test,得到的结果却很差,这是为什么呢 (#18)
那可能什么问题呢 我又跑了一遍 8块gpu 每块2个 结果是R:12.02%,B:8.56% ,P:12.05%,H: 49.30% ,这个结果是合理的吗请问?还有我想问一下如果因为GPU是16G的要缩小图像尺寸才能训练的话 ,得到的结果和你们给的最优结果差距多少是正常的呀
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你好,我想问一下我用您给的源代码进行了训练,但用自己重新训练出来的模型ACSP_150.pth.tea进行test,得到的结果却很差,这是为什么呢? 我用的是4块16G的gpu,每个gpu上2个图,最后得到的结果是resonnable:40.67%,bare:36.97%,partial:37.76%,heavy:65.77%,这是什么原因呢 只是训练尺寸改成了640*1280,最后出现这种结果和什么有关呢 怎么会差这么多 修改哪里可以改进呢 还有参数r的大小取多少合适呢 0.4就可以吗?