RCRNet-Pytorch

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前辈您好，我在复现您RCRNet的结果时，基本上没怎么改您的代码，用您训练好的伪标签生成器每5帧生成1帧伪标签，目前DAVIS和FBMS数据集上的性能都差不多，但是VOS 的 test 数据集的性能差了5-6个点。后来干脆不用伪标签，直接将伪标签生成器的frame_between_label_num设置为0，这样的话，相当于直接生成的是20%的真值。 我用这个训练，VOS test数据集的指标还是差了5-6个点。 但是用您提供的best_model直接跑inference，VOS的指标又是一样的。目前猜测是VOS文件配置问题？ DAVIS数据集配置：JPEGImages是帧间隔为1，伪标签文件夹里的标签（真值）帧间隔为5 FBMS数据集配置：JPEGImages是帧间隔不定，对应原始100%真值的图（一般间隔为20帧），伪标签文件夹里的标签（真值）帧间隔再 乘以 5 VOS数据集配置：JPEGImages是帧间隔为1，伪标签文件夹里的标签（真值）帧间隔为15 x 5 =75 我不太确定到底是哪里错了，能帮我对一下VOS数据集配置有问题吗

Lanezzz

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