IverMind

> Thanks for raising the problem. Which Pytorch version are you using? i use 1.5.0

> Can you try to run the process using Pytorch 1.4? > We are correcting the problem for Pytorch 1.5. yes,it works on 1.4.0 ! thank you so much

> > thanks for your sharing, nice work. > > can you provide the url of Sal_Det_Results_24_Models.zip on google drive? > > Have updated and pls download directly. Thanks! thanks,i...

> > > 我训练了原始的RVM，但和作者提供的模型相比，明显还是差一些，手部或者身体容易闪烁，背景也会闪烁出现 > > > 不清楚具体是哪里的问题 > > > > > > 你数据集是用的原始提供的吗，有自己增加其他的吗 > > 除部分未开放的背景数据，其他的和作者一致 请问闪烁问题解决了吗？ 我这边想用这个模型做分割，也是闪烁

> 你好，谢谢你的关注。batch size=12是当时根据1080ti的显存来的，基本原则就是把GPU的memeory用完，但是有时候GPU显存会有浮动，设成16或者其他大的数容易崩。 我们没有epoch来终止训练，用的是iteration number，因为我们crop的augmentation是online的，另外论文中给出的终止训练的iteration number是通过plot -log(loss)以及top n的evaluation结果来最终确定的（因为有时候相邻iteration number的performance有时候差别还挺大的），lr基本就是默认值1e-3,我们在实验的时候没有用调超参来提升性能，理论上如果继续调参的话结果可能会比我们论文中report的要好（之前有人email过我更好的结果，你可以从repo的issue里面找找他们的思路和方法）。 祝好！ > […](#) > On Fri, Aug 20, 2021 at 10:08 AM IverMind ***@***.***> wrote: 作者您好，非常感谢您的分享，很棒的工作。 在模型训练时，我注意到您bacht_size设置为12，这是我很少见到的设置。 想请教一下，您在训练过程中超参是如何确定的？ 例如batch size ,...

> @CreamyLong Same warning. Have you solved the problem? hi, have you solved it? same problem

@guoqincode hello sir, that means after stage1 training, the unet cannot generate content based on the prompt word? if i set unet.requires_grad_(False) and unet.eval(), will unet still gain the ability...

> > @guoqincode hello sir, that means after stage1 training, the unet cannot generate content based on the prompt word? if i set unet.requires_grad_(False) and unet.eval(), will unet still gain...

hope to know which face det model used..