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potsdam_vitae_rvsa_kvidff权重推理时的精度差异 #35
Comments
@youngbaldy 可能是因为kvdiff的代码在上传权重后改过一点,但是这个时间有点久了,我忘了细节了,建议用非kvdiff的权重,或者用现在的代码重新训一下kvdiff的 |
感谢您的回复,我使用potsdam非kvdiff权重推理2016张512x512的测试集,得到的结果为"aAcc": 0.9109, "mIoU": 0.8296, "mAcc": 0.8999, "mFscore": 0.9055, "mPrecision": 0.9117, "mRecall": 0.8999, |
@youngbaldy 差不多吧,我觉得这还有可能和数据集有关系,我们用的是之前自己做项目时手动裁的数据集,不是用mmseg裁剪的,不同人的数据集裁剪方式和参数,诸如步长之类的可能也不一样,导致了结果有差异,另外,我觉得其实统一在大图上进行滑窗预测是最公平的,按照我们自己的探索,大图滑窗预测的精度也要比一个一个预测小图再评测的高,不过目前大部分人都是裁剪后的小图上测,所以我们这次也还是在小图上测的 |
ook 非常感谢您的回复! |
您好,我在使用RVSA仓库中所给出的potsdam_vitae_rvsa_kvidff.pth权重进行推理时,结果有所出入,config文件除data_root以外未作修改。我的结果如下:
RVSA仓库中的log日志结果为 "aAcc": 0.9115, "mIoU": 0.8307, "mAcc": 0.9005, "mFscore": 0.9061, "mPrecision": 0.9124, "mRecall": 0.9005;两者所有指标差0.3%左右,我不太确定这是否可以认为两个结果是对齐的。
我的测试集是使用mmseg官方脚本对‘2_Ortho_RGB.zip'’和‘5_Labels_all.zip'’进行划分,最后得到2016张512x512的测试集。虽然我猜测与测试集划分相关,但使用rsp_r50权重进行推理时,精度是能基本对齐的。ViTAE-Transformer/RSP#15
我确实不太理解造成这种状况的原因,期待您的回复。
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