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yun-liu / RCF

Richer Convolutional Features for Edge Detection
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您好，想与您讨论一个问题，如果我想使用您的rcf算法对某一个特定的物体进行轮廓提取 #127

Open 78666621 opened 3 years ago

78666621 commented 3 years ago

具体的问题我想用您的rcf算法对沙丘的轮廓进行提取，如果一张图片上有其他的干扰信息，我的标签只制作沙丘的轮廓，用于数据集的训练，是否这样标记的话，会让rcf最后得到的模型可以只对沙丘进行提取，而不对其他的干扰信息进行提取，具体来说就是制作标签的数据它是否具有自己识别分类的功能呢，还有就是，目前做的实验里面我的数据集采用的是bsds和沙丘的数据集混合训练得到的模型，但是这个模型会对图片上其他的干扰信息进行提取，如果使用迁移学习在您的模型上单独训练沙丘数据是不是可以起到只对沙丘这个特定物体进行轮廓提取，期待您的回复。

yun-liu commented 3 years ago

建议先在BSDS数据集上pretrain，然后再在沙丘数据上fine-tune

78666621 commented 3 years ago

感谢您的回复，那我是不是可以直接用您之前预训练的模型，然后修改train_vgg16.prototxt文件中的mean_value,以及调整solver的训练次数学习率等，还有就是mean_value中的值应该怎么计算得到，打扰您了

yun-liu commented 3 years ago

不用修改mean_value，直接运行即可。默认的mean_value是ImageNet的。

78666621 commented 3 years ago

非常感谢您的回复，现在在制作数据集，还有几个问题想问问您，第一个就是在沙丘数据上fine-tune的话，需要做图像的增强吗？现在样本一共一千张不到，还是直接用我这一千张不到的样本直接训练，如果需要增强的话，您可否提供一下您之前做数据增强的代码呢。第二个问题就是输入的图像大小不知道rcf算法有限制不，我现在原始沙丘数据有一部分是512*512的，还有许多其他图像的尺度也不是很均匀，不知道这个有影像不。第三个问题就是fine-tune大概的指导思想需要调整哪些常见的参数来使得效果更好呢，非常打扰您了，期待您能回复我

yun-liu commented 3 years ago

@78666621 数据增强请参考这个回答：https://github.com/yun-liu/RCF/issues/124 模型训练的话，跟其他CNN都是一样的，没有什么特殊的

78666621 commented 3 years ago

谢谢您的回复，您说先在BSDS数据集上pretrain，然后再在沙丘数据上fine-tune， 我没太明白具体的意思， 我这样设置是否正确呢 在sover.py中将设置成base_weights=‘rcf_pretrained_bsds.caffemodel’，是否是您表达的意思呢 还是说将base_weights设置成5stage-vgg.caffemodel这个模型然后在BSDS数据集上先训练， 然后利用 solver.restore(xxxxx.solverstate)这个时候在训练自己的数据集， 万分打搅，期待您的回复