有关decoder的消融实验

[lkxxxxx]

论文中decoder的消融实验介绍模型可以无需重新训练而使用不同的解码器层，请问一下我需要调整哪里的参数来更换decoder层数？ 我在 num_decoder_layers直接更换decoder层数时验证模型会报错。

[lyuwenyu]

不用改结构，推理只需要调整eval_idx就行

[lkxxxxx]

@lyuwenyu 好的，非常感谢。

[20231211]

@lkxxxxx 你好，我也尝试了用不同层的decoder检测头的检测结果作为最终的结果，发现第4层decoder的mAP最高，最后一层反而第一些，请问您有出现过这样的情况吗？

[lkxxxxx]

@20231211 会出现这种情况，层数并不是却多越好。

[20231211]

我在想这样的情况是因为训练轮数过多吗？因为在早期的训练时是最后一个decoder的检测结果最好。 因为前面层的结果更好，我有尝试直接在训练时就减少decoder层数，但这样效果会变差。 我现在有点懵，如果我要前面的层的结果我该如何解释我的做法，如果我减少decoder层数我觉得可能是因为监督不够?所以效果变差，我能听听您的建议或者看法吗？谢谢！

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2024年11月11日(周一) 晚上10:57 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [lyuwenyu/RT-DETR] 有关decoder的消融实验 (Issue #249)

@20231211 会出现这种情况，层数并不是却多越好。

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[lkxxxxx]

@20231211 这个我也说不准，挺久没有研究这个模型了。可能和数据集的大小也有关系，多做实验验证吧

[20231211]

我能问问您当时的数据集的大小吗？是多分类的目标检测任务吗？

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2024年11月12日(周二) 下午2:02 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [lyuwenyu/RT-DETR] 有关decoder的消融实验 (Issue #249)

@20231211 这个我也说不准，挺久没有研究这个模型了。可能和数据集的大小也有关系，多做实验验证吧

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[lkxxxxx]

@20231211 数据集大概2400张，8：2，单分类。

[20231211]

谢谢！

---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2024年11月12日(周二) 下午4:07 收件人: @.>; 抄送: @.**@.>; 主题: Re: [lyuwenyu/RT-DETR] 有关decoder的消融实验 (Issue #249)

@20231211 数据集大概2400张，8：2，单分类。

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