deeplabv3-plus-pytorch icon indicating copy to clipboard operation
deeplabv3-plus-pytorch copied to clipboard
verified publisher icon bubbliiiing

第25轮设置的解冻，发现一开始的损失是最低的，请问这是过拟合了嘛？怎么解决好一点。还有用您的预训练权重是不是比官方ImageNet权重要更快收，效果更好？

Open liuliuyu618 opened this issue 3 years ago • 9 comments

CH7E1@TMKCZ)8YUG2R5HBQ7

liuliuyu618 avatar Apr 22 '23 12:04 liuliuyu618

可能样本容量不够吧

ZJDATY avatar Apr 25 '23 11:04 ZJDATY

额，解冻后会这样，不过miou怎么样啊

bubbliiiing avatar May 07 '23 13:05 bubbliiiing

miou有八十二，不过最好的权重是出现在解冻之前，那还有必要跑解冻之后的吗

liuliuyu618 avatar May 09 '23 02:05 liuliuyu618

那不用咯

bubbliiiing avatar May 09 '23 14:05 bubbliiiing

用你的代码一开始miou就很高啊都有八十多，我自己加入idea之后都没有你的原始代码好，我该怎么写小论文呜呜呜，你在代码里加了些什么东西呢

liuliuyu618 avatar May 31 '23 07:05 liuliuyu618

我啥也没加……就是很普通的库，甚至觉得效果还很差0 0

bubbliiiing avatar May 31 '23 15:05 bubbliiiing

我用你的代码mobilenetv2 miou有82，Xception miou有86，感觉超越很多别的论文的了，可是在这里看你github文章里写的miou都是七十多，这是为什么诶

liuliuyu618 avatar Jun 01 '23 08:06 liuliuyu618

0 0数据集不同呀？

bubbliiiing avatar Jun 01 '23 15:06 bubbliiiing

不都是voc数据集嘛

liuliuyu618 avatar Jun 07 '23 07:06 liuliuyu618