Lora

Thank you for your feedback. Regarding the literature list, I will regularly update and review its contents. And due to the vastness of literature and time limitations, some research may...

> 您好，请问本论文的精度怎么才能达到论文展示的呀，我UCF-QNRF共1500轮在1315轮达到最好，test出来MAE:83.4，MSE:146。与论文展示的77.3和131.5还有不少差距，最好模型大小154.19M，与您提供的218.36M大小也不相同，请问这是什么原因呀？JHU的精度也没有达到论文展示的。 可以尝试测试后几个保存的模型，1315 可能存在过拟合

已更新 save_density_and_var.py 赵彤 ***@***.***> 于2023年12月5日周二 11:05写道： > 没有欸 > > > > > 赵彤 > ***@***.*** > > 河北师范大学 > > >   > > > > > ------------------ 原始邮件 ------------------ >...

> > 您好，请问本论文的精度怎么才能达到论文展示的呀，我UCF-QNRF共1500轮在1315轮达到最好，test出来MAE:83.4，MSE:146。与论文展示的77.3和131.5还有不少差距，最好模型大小154.19M，与您提供的218.36M大小也不相同，请问这是什么原因呀？JHU的精度也没有达到论文展示的。 > > 你好，可以问下你jhu的测试结果吗，我在jhu上训练时发现模型难以收敛，不知道是什么原因，训练日志如下   我当时收敛很正常呀，JHU 在 480 就达到最好精度了

[image: d253f3b4e463a51d6dba4c333640edd.png] HIT-wwb ***@***.***> 于2023年5月20日周六 13:49写道： > 大佬，您好打扰您了，我正在写本科毕业论文，正在学习您的这篇文章，想问您要一下可视化代码的部分可以吗，实在是万分感谢。 > > — > Reply to this email directly, view it on GitHub > , > or unsubscribe > > . >...

The multi batch version is uploaded to utils/regression_trainer_cosine_multibatch.py, which can be referenced in train.py. But the performance has not been tested.

The matching probability is subject to a Laplace distribution.

I split the dataset by labeled ratios of 5%, 10% and 40%. These are popular benchmarks in semi-supervised crowd counting. You can change the ratio and the dataset setting by...

好的，让我最近抽空试一下╮(╯▽╰)╭

已上传，位于 utils/regression_trainer_cosine_multibatch.py，在 train.py 里引用即可，但未测试性能