LSM模块可能会裁剪无效的背景图像

[mqdigihub]

原图： LSM-crop裁剪出的背景块： 问题之处：

作者您好，您的工作非常优秀，有幸能阅读到您的代码。LSM-crop的代码，我觉得还可以优化一下。topk参数取的比较大，例如源码topk=15 (保留15个裁剪块)，当图像的目标比较少，按源码LSM-crop的逻辑，会导致裁剪出无效的背景图。尽管源码后续，有可能可以通过原图的标签过滤这种背景图，但是我觉得还是不是很妥当。可以在给grid网格赋值时，提前判断一下d[grid_idx]是否为0，非0才进行赋值，这样会不会更好一点。

[dawn-ech]

您的建议很有帮助。可以设置一个阈值，判断一个grid网格小于该阈值时认为是背景，然后过滤掉

[mqdigihub]

好的，感谢！

[Wu-Junbao]

要训练160个epoch才会有最好的结果吗？

---- 回复的原邮件 ---- | 发件人 | @.> | | 发送日期 | 2024年09月02日 09:23 | | 收件人 | dawn-ech/YOLC @.> | | 抄送人 | Subscribed @.***> | | 主题 | Re: [dawn-ech/YOLC] LSM模块可能会裁剪无效的背景图像 (Issue #10) |

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[mqdigihub]

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我感觉训练比较慢，即使跑50epoch，用3090也跑了一天，我跑的是我自己的数据集，跑了60epoch，结果达到最优，后续跑更多的epoch，精度也在上下波动了。公共数据集我没跑。

[YurinW]

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我感觉训练比较慢，即使跑50epoch，用3090也跑了一天，我跑的是我自己的数据集，跑了60epoch，结果达到最优，后续跑更多的epoch，精度也在上下波动了。公共数据集我没跑。

您好，请问为何我在单卡A4000上跑5个epoch就要一天，而且前五个epoch的结果只达到论文的一半，想问下您也是这样吗？您在训练时有什么细节处理吗？

[dawn-ech]

@YurinW config里用了RepeatDataset，训练1个epoch实际是5个epoch。训练到30多轮就差不多了