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lorenmt / reco

The implementation of "Bootstrapping Semantic Segmentation with Regional Contrast" [ICLR 2022].
https://shikun.io/projects/regional-contrast
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关于类别关系矩阵的更新 #32

Closed ck6698000 closed 1 year ago

ck6698000 commented 1 year ago

根据代码来看，这个用于sample的矩阵是每次batch单独计算是吗？不知道我理解的对吗 我原以为会记录一个小的bank保存各个类的特征平均值，每次迭代更新这个值呢。然后用维护的类特征向量不断计算新的相似矩阵

ck6698000 commented 1 year ago

话说你们的PDF真是大T_T

lorenmt commented 1 year ago

根据代码来看，这个用于sample的矩阵是每次batch单独计算是吗？不知道我理解的对吗 我原以为会记录一个小的bank保存各个类的特征平均值，每次迭代更新这个值呢。然后用维护的类特征向量不断计算新的相似矩阵

对的. 如果用一个bank的话 计算量就会很大 因为需要存储数据集里定义的所有类别, 里面很多计算就会冗余. 一个简单的例子, 飞机和花肯定不会混淆, 也很少出现在同一张图片里, 所以用一个bank 计算就没必要.

ck6698000 commented 1 year ago

根据代码来看，这个用于sample的矩阵是每次batch单独计算是吗？不知道我理解的对吗 我原以为会记录一个小的bank保存各个类的特征平均值，每次迭代更新这个值呢。然后用维护的类特征向量不断计算新的相似矩阵

对的. 如果用一个bank的话 计算量就会很大 因为需要存储数据集里定义的所有类别, 里面很多计算就会冗余. 一个简单的例子, 飞机和花肯定不会混淆, 也很少出现在同一张图片里, 所以用一个bank 计算就没必要.

ok 谢谢解答