Asuna88

I mkdir 'cifar-10-batches-py' and copy the data "data_batch_*". after that, I run the script "python watermarks.py --logdir=./save " but I got this error: '' Traceback (most recent call last): File...

lack of some components?

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1. lack of BBox regression? 2. lack of NMS? I haven't seen it. Hope for you suggestions! Thx!

wx._core.wxAssertionError: C++ assertion "m_menuItem" failed at /home/vagrant/wxPython-4.0.4/ext/wxWidgets/src/gtk/menu.cpp(756) in Enable(): invalid menu item

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请问出现这种问题是为什么呀？字体原因吗 请多指点下~

无法复现论文中的精度

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作者您好，我看到有人提出相似的问题，但是没有找到答案。 我采用batchsize 8 iter60000 初始0.01学习率的策略，但是最终只能在cityscapes val上到大约67%，68%的miou（STDC1-50）。 我使用的训练脚本就是github README.MD中的训练脚本。 请问我是不是哪里使用错误了么？为什么原封不动的使用您的代码，却无法达到（或者接近）您论文中的mIOU指标？至少相差6-7个百分点） 希望您能给点建议，非常感谢！ 训练脚本如下： ``` export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python -m torch.distributed.launch \ --nproc_per_node=1 train.py \ --respath checkpoints/train_STDC1-Seg/ \ --backbone STDCNet813 \ --mode train \...

感谢楼主的分享。 其中第二点楼主已经提到。 个人感觉好像源代码中没有体现bbox regression把？ 同时缺少打分操作，没有NMS部分，所以目前的RCNN_output.py模块输出结果不是最终目标检测的结果。 RCNN_output.py目前的结果应该是没有经过bbox regression和NMS操作的结果。 后续如果可以补充完善这两块，应该就是RCNN的完整复现了。 再次感谢楼主，请多指点！

问题： Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False 解决方法： (preprocessing_RCNN.py +138行) i, l = np.load(os.path.join(data_set, d),allow_pickle=True)