Open caihaunqai opened 1 month ago
这个需要加载swin模型,同时在训练初期看训练是否loss下降明显,不行重训练,训练代码我重构过,改了一些参数不过sad 19以下还是能做到。
这个需要加载swin模型,同时在训练初期看训练是否loss下降明显,不行重训练,训练代码我重构过,改了一些参数不过sad 19以下还是能做到。
您好,这个有加载swin,在model.py里有加载。loss最后下降到0.05-0.06左右。
这个需要加载swin模型,同时在训练初期看训练是否loss下降明显,不行重训练,训练代码我重构过,改了一些参数不过sad 19以下还是能做到。
我训练了3次,都是差不多的结果。loss最后下降到0.05-0.06左右。
应该没那么高,我记得最后磨到更低,可能是有些参数重构时候不合适?Loss 0.02717635196633637 AlphaLoss 0.03338925188872963 Alpha2Loss 0.03338925188872963 0.005261471119010821 L_img 0.005261471119010821 Limg2 0.005261471119010821 0.015701981075108052
应该差不多这个数量级……
数量级好像差不多,但是高一些。您的意思是这个分支的复现和论文的结构不一致导致的吗? Epoch 124 Total_Los 0.05027580495923758 Alpha1Loss 0.008799737475346774 Alpha2Loss 0.06145018285140395
我重构时候的确为了可读性重写了不少……
您好,感谢您的工作,我用torch1.13环境进行复现,其他环境都符合Readme要求,并且没有修改代码,在DIM上,测试结果如下,整体结果相比论文报告结果差了很多,请问可能是什么原因?谢谢。 Average: Whole Image: MSE: 0.0018012286659430776 SAD: 26.623746548828123 Unknown Region: MSE: 0.004980672549931798 SAD: 26.623746548828123