Thundernet_Pytorch 模型性能

您好，请问该代码和原论文结果相比，精度怎样？

Dec 02 '19 09:12 jianpursuit

精度不高，还在完善中

Dec 02 '19 13:12 DayBreak-u

佩服大佬的复现，请问这个新的预训练模型上的训练有最新结果么，跟论文比怎么样。

Dec 11 '19 02:12 DuckJ

用了预训练模型效果要好很多，voc的map从50到62了，但现在发现还有过拟合的现象，还要继续研究一下

Dec 11 '19 03:12 DayBreak-u

后续你们会在snet49上进行imagenet预训练么

Dec 12 '19 03:12 DuckJ

会的目前资源有限，后面再更新

Dec 12 '19 04:12 DayBreak-u

赞！大佬voc\coco测试代码什么时候放出啊

Dec 12 '19 05:12 DuckJ

训练过程中有测试的

Dec 12 '19 05:12 DayBreak-u

请问snet146 在image net 上训练得到的精度是多少?

Dec 17 '19 06:12 hlq1025

精度 top 1 0.67 结果不是很好

Dec 17 '19 07:12 DayBreak-u

精度 top 1 0.67 结果不是很好

这个精度还不错了,相比与mobile net的top 1 accuracy就低了几个点.请问现在有对精度没有达到论文中数据的原因做分析吗?

Dec 17 '19 11:12 hlq1025

可能数据增强，还有多尺度训练有差别，还要继续再分析一下

Dec 17 '19 11:12 DayBreak-u

可能数据增强，还有多尺度训练有差别，还要继续再分析一下

我按照论文中说的把训练时的输入图片大小改为了320*320,但是map值反而下降了几个点,最高0.57.

Dec 21 '19 09:12 hlq1025

难受，我都怀疑哪里有问题，我看一般2stage都是最小600的输入，这个输入320真的能达到那么高的精度吗

Dec 21 '19 09:12 DayBreak-u

太难了，冻结卷积层1和stage1是效果最好的吗？还有一个问题是作者用4个gpu训练，每个gpu训练batch size是16。单gpu训练batchsize设为64是不是更接近作者的训练方式。但是我的显卡显存不够，做不了这个实验。😭

Dec 21 '19 10:12 hlq1025

我64的bs才占4500mb左右的显存呀

Dec 21 '19 10:12 DayBreak-u

我的显卡内存是6g的。你把batchsize设为64得到更好的结果了吗？

Dec 21 '19 10:12 hlq1025

后面可以尝试一下，但感觉对结果不会有很大影响吧

Dec 21 '19 11:12 DayBreak-u

我添加多尺度和数据增强，数据增强很有效，320×320的几个epoch就到60了，多尺度还在测试

Dec 22 '19 06:12 DayBreak-u

现在最好的结果到多少了？

Dec 22 '19 07:12 hlq1025

现在0.65 30epoch

Dec 22 '19 11:12 DayBreak-u

说不定，他们偷偷的在coco上预训练了。。。

Dec 23 '19 03:12 sudospike

精度 top 1 0.67 结果不是很好

ThunderNet论文里面描述：SNet146 achieves 32.5% top-1 error on ImageNet classification。我觉得这个0.67 的SNet 算是预训练成功了呀。不知道我这样理解对不对哇

Dec 24 '19 11:12 Guzaiwang

精度 top 1 0.67 结果不是很好

我刚刚下载了你最新上传的SNet146.tar (训练好的参数）来测试了一下，这个模型我本地测试只有40%的Top-1 Acc呀。有点奇怪哎。

Dec 24 '19 12:12 Guzaiwang

我是用caffe版本的标签，在我另一个snet项目里有

Dec 24 '19 13:12 DayBreak-u

ILSVRC2012_val_00000001.JPEG 65 ILSVRC2012_val_00000002.JPEG 970 ILSVRC2012_val_00000003.JPEG 230 ILSVRC2012_val_00000004.JPEG 809 ILSVRC2012_val_00000005.JPEG 516 ILSVRC2012_val_00000006.JPEG 57 ILSVRC2012_val_00000007.JPEG 334 ILSVRC2012_val_00000008.JPEG 415 ILSVRC2012_val_00000009.JPEG 674 ILSVRC2012_val_00000010.JPEG 332 你好，我下载了caffe的val label标签，接着用 test_data_pre.py 这个文件建立了验证集文件夹，但是测试的时候，还是不对。请问我的步骤是哪里错了么？

Dec 25 '19 03:12 Guzaiwang

我没有单独测我实在训练过程中对不起只有0.64 我记错了

Dec 25 '19 04:12 DayBreak-u

嗯嗯和论文中的结果也差不多了，你的横轴代表的是epoch嘛？

Dec 25 '19 04:12 Guzaiwang

嗯嗯是的我现在最好也才到0.67 map

Dec 25 '19 04:12 DayBreak-u

嗯嗯是的我现在最好也才到0.67 map

你的0.67map的model 可以放出来么？

Dec 25 '19 10:12 Guzaiwang

已经放上去了

Dec 25 '19 11:12 DayBreak-u

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