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有关数据集问题

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@edvardHua 作者你好，想问一下你的2.2W张单人图片是怎么筛选出来的？我从AIchallenger数据集中筛选只有单人的图片却能找出7W张。我是将BBOX裁出来当作训练数据进行训练的，但是使用你的网络结构，无论是全集27W张，还是在只有一个人的图片裁出来的数据集（7W），训练出来的效果跟你的比还是有很大的差距。你的pckh：71.57，我的最多只有50。希望能解答我的疑问，谢谢～

detection subnet training

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你好，检测子网络我训练了80epoch，val_loss只降到0.48，跟baseline模型相差有点大，请问当时训练baseline的时候就是现在的设置了吗？ 按照你的预设的max_epoch=50，训练到完成loss曲线仍一直下降，学习率(1e-5)还未发生过改变。 ### my model(80epoch): Validation loss: mean: 0.48589630182399307, std: 0.056519281222650285 ### baseline model: Validation loss: mean: 0.3989471616440041, std: 0.06292749785476406

different input size of the two subnet when training

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你好，我注意到在training中，keypoint_subnet 的输入是480x480，而detection_subnet的是608x608，请问是出于什么考虑才设置不同的分辨率去训练这两个网络呢？ 另外，我训练的keypoint_subnet经过48个epoch，val_loss为0.00312（上一个best为35epoch时的0.00313），这结果可以吧？