拉拉拉拉驴

> You're right! > I'll fix it. Have you solved this problem now?

> 对的，我觉得使用最后一个heatmap_loss较好。这个Validation loss仅作参考。最后评价模型性能还是用MAP的。 大神，可以解释一下为什么heatmap loss的数量级会这么小吗？以及单独看keypoint subnet是不是除了用validation loss，没有别的评价指？因为detection的话还可以用IOU计算单独detection subnet的Map作为评价指标，但是keypoint subnet的结果是不知道点属于哪一个具体的人的，所以像OKS这种指标在这个单独网络里是不是不适用的？

> > 设置应该没有改变，建议重新训练一下或者调整一下参数 > > 我检查了一下，可能我忘记设置Disable cudnn for batch_norm了，这个设置有关吗？ > > 现在换480*480输入，学习率1e-5，decay rate=0.316，patience=2，进行学习。 期待分享训练结果!^&^,不过patience=2会不会太小了一点

> > > > 设置应该没有改变，建议重新训练一下或者调整一下参数 > > > > > > > > > 我检查了一下，可能我忘记设置Disable cudnn for batch_norm了，这个设置有关吗？ > > > 现在换480*480输入，学习率1e-5，decay rate=0.316，patience=2，进行学习。 > > > > > > 期待分享训练结果!^&^,不过patience=2会不会太小了一点...