SQD1
promble
作者你好！关于 cutmixcd 的模型及其代码非常严谨优秀，但我尝试复现levir数据集10%的监督数据出现了一点问题，所有的实验参数以及显卡配置都和最初设置一模一样，但是经过多次尝试我的推理结果与论文中公开数据有一定的差距。可能有未考虑周到的地方，恳请作者讲解一下感谢！10%监督数据 MODELS | PRECISION | RECALL | F1 | IOU 复现 原文 | 0.867 0.900 | 0.793 0.875 | 0.828 0.887 | 0.707 0.797
您好！感谢您的关注。对于您的问题，我在label_ratio设置为0.1的情况下重新运行了train_LEVER.py，训练完成之后，将保存的最优模型通过inference_LEVER.py得到的精度评估如下：

结果与论文中汇报的精度(F1=0.887)基本吻合。
在LEVIR训练代码中，可将epoch_start_unsup默认设置为30，与原文中的设定保持一致。但是这个更改不会在精度上带来特别大的影响，应该不是出现您这种情况的原因。
在运行代码、设置相同的情况下，您可以检查一下是否是数据的问题。
感谢您的指正，epoch_start_unsup默认设置为30，指标有了部分提升，但 Recall 依旧较低，我认为是数据集划分的问题，能否给出您的train_split_path？
感谢您的指正，经排查发现问题在于网络配置没有正常下载 ImageNet 初始化的 3x3 resnet50权重，现以达到论文指标。SSCD 领域的开源精神难能可贵，再次表达由衷的感谢