数据集及其划分

[skro123]

您好，这篇工作非常有意思，我想问一下，这个数据集是水下目标检测比赛2020年的训练集吗？ 是总共6461张图片，然后手动划分的验证集5168张和验证集1293张吗？

[mousecpn]

您好，这篇工作非常有意思，我想问一下，这个数据集是水下目标检测比赛2020年的训练集吗？ 是总共6461张图片，然后手动划分的验证集5168张和验证集1293张吗？

是的

[skro123]

谢谢，您回复的好快，我逐渐意识到水下目标检测的难点是在这些难分样本的处理，另外您是否注意到了这个数据集中有大量的漏标样本？

[mousecpn]

是的，噪声很多。 有一篇水下的工作就是解决这个问题的，好像叫SWIPENET。 虽然我觉得最好的办法就是人手工重新标过。

[skro123]

是的，我看到了这篇工作，同样是re-weight，不同之处是在后者需要重复迭代很多次，看起来更像是对数据集的修改，并且我看到超过两次迭代后再训练模型，精度会下降。额，我刚才又去看了一下，貌似最新版的22年的第三版和20年的第一版不太一样了。 在这个数据集上人工标注的话感觉过于费眼^-^

[mousecpn]

是的，我看到了这篇工作，同样是re-weight，不同之处是在后者需要重复迭代很多次，看起来更像是对数据集的修改，并且我看到超过两次迭代后再训练模型，精度会下降。额，我刚才又去看了一下，貌似最新版的22年的第三版和20年的第一版不太一样了。 在这个数据集上人工标注的话感觉过于费眼^-^

也就6000多张图片 其实要标真的很快的····

[skro123]

不清楚这些漏标的对学习的影响有多大，也许我应该做一个实验，故意删除一些标注。

[skro123]

大佬，我看到当年比赛官网关于数据集大小的描述是5543张训练集，800张TestA，1200张TestB。您这里用的是6461张，请问您中间是进行了去重还是什么其他操作？比赛官网：https://www.heywhale.com/home/competition/5e535a612537a0002ca864ac/content/2

[mousecpn]

我也给忘了QvQ。 我应该也只有5543张吧。

[skro123]

我发现这些都是视频切帧的，如果直接均匀划分为训练集和验证集，也就是从视频抽一些帧作为验证集，这是不是会存在过拟合风险？还有大佬你为何回复的如此之快

[mousecpn]

是有过拟合风险。但好像这个数据集22年的量上来之后感觉还行。 我github接入了邮箱，所以我看到邮箱提醒我就回了

[skro123]

好的，谢谢您了！