MLS2021

自己写个代码生成这个，也可以直接用那个灰度图做标签。

> > 谁能给一份完整的训练代码和文件阿，这个缺各种文件，config.json 权重等等 > > xd你缺啥了，我记得可以自己训练的啊，没缺文件吧，需要自己从头开始训练的。我的放到服务器上了，你看你缺啥文件我发你。 请问一下，config.json这个文件是什么

> `pred_v`是Video分支的输出，算是一个网络的中间输出，训练的时候可以用来计算辅助损失。P2V默认应该就已经使用到了`pred_v`哦？请问你是否改动了代码呀 我没有修改P2VNet的结构，由于我不清楚pred_v的作用，我就没有使用它。将这句代码： def forward(self, t1, t2, return_aux=False) 中的return_aux改为了False。 if return_aux: pred_v = self.conv_out_v(feats_v[-1]) pred_v = F.interpolate(pred_v, size=pred.shape[2:]) return pred, pred_v else: return pred 不过train函数我是用的自己的。您的意思是，如果需要使用pred_v则要调整损失函数。您看一下这个损失函数可以使用吗： class CombinedLoss_DS(nn.Module): def __init__(self, critn_main,...

> 其实不一定要用到`CombinedLoss_DS`，`return_aux`为True时模型会有两个输出，对他们分别都和标签计算损失，然后加权求和，就可以啦 哦哦，对哈。多谢提醒。加权的话，是55开吗。您当初训练时，权重是多少。

> > > 其实不一定要用到`CombinedLoss_DS`，`return_aux`为True时模型会有两个输出，对他们分别都和标签计算损失，然后加权求和，就可以啦 > > > > > > 哦哦，对哈。多谢提醒。加权的话，是55开吗。您当初训练时，权重是多少。 > > 主要损失1.0，辅助损失0.4 好的，非常感谢您的指导。