Closed DanyangLihhh closed 5 months ago
我尝试复现了你们的代码,使用的config为你们百度网盘所发布的,发现最后ChangeCLIP-RN50在levir数据集上的IoU为84.1,距离论文中给出的85.2相差1.1。我发现,你们在论文中提到,你们将levir原本大小为10241024的训练数据裁剪成了256256的数据。对于遥感图像来说,尺度变小,精度大概率会上升。因此我能否认为这1.1的IoU提升来源于这个裁剪图片的策略?同时,我还希望你们能够提供裁剪之后的levir数据集供开发者们进行验证。
1.对LEVIR-CD数据集的切分方法:首先选定切分尺寸为256,overlap为64,由于这个尺寸不能正好覆盖1024x1024,因此多余的区域,以大图为边界进行镜像填充。最终切出来的数据量为文中所示。
我尝试复现了你们的代码,使用的config为你们百度网盘所发布的,发现最后ChangeCLIP-RN50在levir数据集上的IoU为84.1,距离论文中给出的85.2相差1.1。我发现,你们在论文中提到,你们将levir原本大小为10241024的训练数据裁剪成了256256的数据。对于遥感图像来说,尺度变小,精度大概率会上升。因此我能否认为这1.1的IoU提升来源于这个裁剪图片的策略?同时,我还希望你们能够提供裁剪之后的levir数据集供开发者们进行验证。