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yaoppeng / U-Net_v2

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训练超参数epochs的选择 #18

Open Frank-Cai0709 opened 3 months ago

Frank-Cai0709 commented 3 months ago

作者您好，我看到您在论文中中写道"The maximum number of training epochs is set to 300."，但是github中 PolypSeg/Train.py 中 周期数设置为100，请问：论文里息肉分割的评估结果是基于300个还是100个epoch跑的？

我复现Unet-V2的代码，按照Train.py的默认参数跑，（epoch设的100），结果精度都略低于原文的结果，不知是否是周期的原因？

dataset              dsc    iou    mae
-----------------  -----  -----  -----
CVC-300            0.875  0.805  0.011
CVC-ClinicDB       0.937  0.890  0.007
Kvasir             0.923  0.871  0.021
CVC-ColonDB        0.808  0.729  0.025
ETIS-LaribPolypDB  0.757  0.684  0.016
mean               0.860  0.796  0.016
yaoppeng commented 3 months ago

当时我在GPU上跑了5次取的平均值。PolyP上我好像跑了100个epoch。不知道你有没有做过其他的改动呢? 一般不同的训练环境会有些误差, 但是感觉你这个差距还是稍微有点大的。

Frank-Cai0709 commented 3 months ago

好的。上面的结果是第100个epoch的，我取了best_epoch观察结果，如下所示。总体比刚刚好些，但像CVC-300（EndoScene）和Kvasir这种差得略多。关于代码，我只修改了一些保存路径，其余的未做修改。 另外，想请教一下作者是否有test.py文件，想获取测试集上的预测图像，看一看。非常感谢。

dataset              dsc    iou    mae
    -----------------  -----  -----  -----
    CVC-300            0.880  0.809  0.011
    CVC-ClinicDB       0.940  0.895  0.007
    Kvasir             0.917  0.865  0.027
    CVC-ColonDB        0.813  0.731  0.026
    ETIS-LaribPolypDB  0.794  0.717  0.013
    mean               0.869  0.803  0.017
    =============got best dice 0.8686372222226902 at epoch 61=============
yaoppeng commented 3 months ago

repo里面好像已经有了。

Frank-Cai0709 commented 3 months ago

好的好的，我看到了，谢谢您。

---- 回复的原邮件 ---- | 发件人 | @.> | | 日期 | 2024年03月30日 13:30 | | 收件人 | @.> | | 抄送至 | @.>@.> | | 主题 | Re: [yaoppeng/U-Net_v2] 训练超参数epochs的选择 (Issue #18) |

repo里面好像已经有了。

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yaoppeng commented 3 months ago

by the way, 下面是我跑过的其中一个数据供参考。 

                        dsc    iou    mae
 492 ----------------- ------  -----  -----
 493 CVC-300            0.899  0.832  0.008
 494 CVC-ClinicDB       0.945  0.900  0.007
 495 Kvasir             0.930  0.882  0.018
 496 CVC-ColonDB        0.806  0.726  0.028
 497 ETIS-LaribPolypDB  0.798  0.720  0.016
 498 mean               0.875  0.812  0.016
Frank-Cai0709 commented 3 months ago

好的，谢谢。

---- 回复的原邮件 ---- | 发件人 | @.> | | 日期 | 2024年03月30日 13:59 | | 收件人 | @.> | | 抄送至 | @.>@.> | | 主题 | Re: [yaoppeng/U-Net_v2] 训练超参数epochs的选择 (Issue #18) |

by the way, 下面是我跑过的其中一个数据供参考。

                            dsc    iou    mae

492 ----------------- ------ ----- ----- 493 CVC-300 0.899 0.832 0.008 494 CVC-ClinicDB 0.945 0.900 0.007 495 Kvasir 0.930 0.882 0.018 496 CVC-ColonDB 0.806 0.726 0.028 497 ETIS-LaribPolypDB 0.798 0.720 0.016 498 mean 0.875 0.812 0.016

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