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danfenghong / IEEE_TIP_UIU-Net

Xin Wu, Danfeng Hong, Jocelyn Chanussot. UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection, IEEE Trans. Image. Process., 2022, 32: 364-376.
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#测试Quantification_Results和Verification_data数据结果均接近于0？？ #4

Open tan90du-sx opened 1 year ago

tan90du-sx commented 1 year ago

利用网盘的uiunet.pth测试代码的数据，实验指标分别为 Quantification_Results 0.00200256328099968 0.004197722567287785 0.040051265619993594 0.0839544513457557 Verification_data 0.0 0.0 0.0

tan90du-sx commented 1 year ago

盼回复

BLUE-coconut commented 1 year ago

我之前一开始碰到这个问题，后来发现是直接用作者的dataloader可能image和label没有对齐，我改了loader的方法就解决了，和原论文对的上的。你可以看看是不是这个问题。

Li-Haoqing commented 1 year ago

麻烦您能具体的说一下吗？谢谢！ @BLUE-coconut

BLUE-coconut commented 1 year ago

就是它SalObjDataset构造数据集时是根据传入的img_name_list和lbl_name_list 的顺序来构造的，而它test.py中img_name_list = glob.glob(image_dir + os.sep + '')和label_name_list = glob.glob(label_dir + os.sep + '')不能保证img_name_list[i]和label_name_list [i]是同一张图像的原图和mask，导致你实际上SalObjDataset中的‘image’和‘label’也是不对应的，所以计算出来的实验指标有问题。

Li-Haoqing commented 1 year ago

谢谢 @BLUE-coconut

Joazs commented 1 year ago

您好，请问为什么在测试中要经过一个normPRED？网络中不是已经经过了Sigmoid了吗？

Web-AK commented 1 year ago

谢谢

BLUE-coconut commented 1 year ago

hello，不好意思最近有点忙，才看到。一个比较简单粗暴的方式就是，先读取train image的图片名，例如：Misc_1.png，你用split函数提取出“Misc_1”，然后，test image图片名就是“Misc_1”+“_pixels0.png”  

1367012021 @.***

 

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: @.>; 发送时间: 2023年11月3日(星期五) 下午4:54 收件人: @.>; 抄送: "HaoLan @.>; @.>; 主题: Re: [danfenghong/IEEE_TIP_UIU-Net] #测试Quantification_Results和Verification_data数据结果均接近于0？？ (Issue #4)

@BLUE-coconut 大佬，您好！ 想问一下loader的方法具体需要怎么修改才能跟原论文对的上。我发现了这个问题，但我这个小白，不知道如何去修改？

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