DynamicMetricLearning
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SupetZYK
评价指标
您好，我最近在阅读论文和复现Multi-scale learning baseline时对论文中所采用的评价指标有几点迷惑，还望解答! 首先说一下我的实验设置： 1. 数据组织按照您所公布的源代码，backbone采用resnet34（imagenet pretrained）。 2. 我目前只在Multi-Similarity Loss上进行了测试。因为每个batch中fine、middle、coarse的图像各占1/3，在某个scale下进行损失计算时，我只选择当前scale的1/3图像作为anchor来组织样本对。如假设batch-size为1，那么一个batch中有K*3张图片，前K张为fine-scale下采样出来的图片，那么在fine上进行损失函数计算时，我只使用K张图片作为anchor，negative的话则在整个bath上选择。 3. 训练时batch-size我设置的为5， MS Loss的学习率等参数按照作者源代码中进行设置。 4. 评价指标目前只使用了Recall@K，与MS Loss中相同。计算方式为3个尺度分别计算Recall@K，求平均。 下面说一下我遇到的问题： 1. 目前只在Vechicle上进行测试，无法获得论文中MS Loss下的实验效果（我获得的Recall@1， Recall@10都要高。 2. 评价指标ASI中需要指定k，论文中公布的ASI指标是在k为多少时得到的。 感谢您的查看，期待您的指教和解答！
I emailed the pkuml many times and sent my agreement, but no response. If anyone can share, I will strictly obey the relevant rules. Thanks a lot.
