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您好,因为觉得论文很有新意,所以就想跑一下您的代码,学习一下。但是效果都不是很好。所以想请教一下关于训练的细节。以下是我训练时的细节: levir-cd是直接按照训练445张,测试是128张,验证是64张,大小均为1024*1024,一共跑了40轮,其他的参数均未动,代码也并未改动。 实验结果是prec的结果为0.8893,recall的结果为0.8336,F1的结果为0.8605,oa的结果0.9862,这与您论文中的结果差别有点大,所以想请教一下出现这种情况的原因。

您好,能请教一下论文特征可视化部分是怎么做的吗?

Traceback (most recent call last): File "E:\data\CDLab\CDLab\src\train.py", line 73, in main() File "E:\data\CDLab\CDLab\src\train.py", line 51, in main trainer = R['Trainer_switcher'](args) File "E:\data\CDLab\CDLab\src\core\trainer.py", line 242, in __call__ return t(args) if return_obj...

你好作者,想问一下这个框架可以用在512x512大小的数据集上吗

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 75, in main() File "train.py", line 53, in main trainer = R['Trainer_switcher'](args) KeyError: 'Trainer_switcher'

我用常用的参数训练发现超过了显存,其他的stanet代码里有 --load_size 和 --crop_size 的参数,在调小 load_size 参数(输入网络的参数)之后即可训练,请问您的代码里有没有类似的参数可以调节呢?

现在想到一种方法是合并levir-cd数据和whu-building cd数据,用于训练变检模型,这种办法可行吗? 另外您写的模型训练怎么设置单机多卡训练的?

作者你好,请问您有训练好的p2vnet模型或者其他模型可以下载吗,主要用于模型微调和迁移使用

![image](https://github.com/Bobholamovic/CDLab/assets/106954105/49eec400-ff01-43b5-b6d3-e3a597ea581b) 你好,我看论文中对LEVIR-CD的分割时测试集采用stride = 64的滑动窗口,但是代码中却是256,这两个内容有些不一致呢