BrownSweater
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I use Synthtext to train CRAFT, but the result is very bad. this is mine ![image](https://user-images.githubusercontent.com/35992872/63858720-97e50b80-c9d8-11e9-9d72-ecf40ce741b1.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/35992872/63858731-9b789280-c9d8-11e9-87ec-19f48f7b7466.png) this is yours ![image](https://user-images.githubusercontent.com/35992872/63858754-a4696400-c9d8-11e9-9461-614f08576e40.png) ![image](https://user-images.githubusercontent.com/35992872/63859586-3b82eb80-c9da-11e9-9c48-560c266a1a5c.png) I don't know what caused this problem.I guess...
Whether to determine the correctness of the detection branch, i want to write the code of Recognizer base on your code , thanks
非常感谢您的开源工作,大大减轻了我们的工作量。 现在主要有四点不懂的想向您请教,希望您不吝赐教: 1、我测试了resnet50,csrnet,VGG在shanghai_partA上的MAE,resnet50的MAE大概是110,CSRNET是72,VGG是75,似乎VGG系列在shanghai_partA上表现的更好,这与shanghai_partB不同,请问这是为什么?难道VGG系列在人群密集上的数据集特征提取能力更强? 2、CSRNET在shanghai_partA上的MAE为72,和您提供的有差距,也不及作者原论文中的68,当然我的batch size设置为1,难道是数据增强的影响吗?因为当batch>1时,会有crop并且BN的表现应该更好。 3、关于 LabelNormalize和提高学习率,您能简单介绍一下区别吗? 4、语义分割和人群计数的任务十分接近,人群计数中引入FPN这种特征金字塔将1/8的密度图输出转换到和输入相同的大小,是否会比直接上采样更好? 再次感谢您的工作,希望您能抽空解答我的问题,感激不尽。
python3 编译pse后报错,adaptor.so: undefined symbol: _Py_ZeroStruct
关于数据集
请问这个数据集是哪里来的啊