Lin Manhui comments

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                                            Lin Manhui

请问P2V-CD是不需要加载backbone的预训练模型吗，如果需要的话，预训练模型在哪下载呢

论文中的精度是直接learn from scratch的～

请问有什么办法增加建筑物变化检测的泛化能力吗

你好！ 1. 扩充数据集是一种常用的方法，我认为这在一定程度上可以提升训练出来的模型的泛化能力。 2. 这个repo只支持单机单卡训练～

请问P2V-CD是不需要加载backbone的预训练模型吗，如果需要的话，预训练模型在哪下载呢

@lsh1994 抱歉，我恐怕无法绕过出版商私自将pdf原文上传到这里。如果你对这篇论文感兴趣的话，请通过期刊获得～

请问有什么办法增加建筑物变化检测的泛化能力吗

看起来`model_best_p2vnet.pth`中的内容和`trainer.model`并不匹配，所以不能直接加载～建议把`trainer.model`的state dict的key也打印出来，对比看看

如何调整输入图片的尺寸

https://github.com/Bobholamovic/CDLab/blob/master/src/impl/builders/data_builders.py 可以在这个文件里修改数据集训练、验证时使用的数据增强、数据预处理策略~

以SVCD数据集为例，你可以把`build_svcd_train_dataset`的内容调整为： ``` configs = get_common_train_configs(C) configs.update(dict( transforms=(Compose(Choose( HorizontalFlip(), VerticalFlip(), Rotate('90'), Rotate('180'), Rotate('270'), Shift(), Identity()), Crop(256), ), Normalize(np.asarray(C['mu']), np.asarray(C['sigma'])), None), root=constants.IMDB_SVCD, sets=('real',) )) ``` 以上代码将输入随机裁剪为256x256大小，如果你希望裁剪为其它大小，可以将256修改为别的数字。