MichaelFan01

> @MichaelFan01 请问在没有tensorrt情况下，速度大概多少？我使用了您提供的Latency部分代码，发现速度只有20FPS左右，在V100情况下，但是你论文提供的相应结果应该是188FPS左右的，在1080TI下。 没有现成的数据，一般来说，trt加速之后会快不少，不过20过分了吧，哪个版本，我去测一个去~

> @MichaelFan01 请问在没有tensorrt情况下，速度大概多少？我使用了您提供的Latency部分代码，发现速度只有20FPS左右，在V100情况下，但是你论文提供的相应结果应该是188FPS左右的，在1080TI下。 我的锅，有个地方忘改了，pytorch速度的话，我写成了CPU速度： 改成cuda就行了，不加速的话pytorch STDC2Seg-50速度大概在76左右

> > @MichaelFan01 请问在没有tensorrt情况下，速度大概多少？我使用了您提供的Latency部分代码，发现速度只有20FPS左右，在V100情况下，但是你论文提供的相应结果应该是188FPS左右的，在1080TI下。 > > 我的锅，有个地方忘改了，pytorch速度的话，我写成了CPU速度： > > 改成cuda就行了，不加速的话pytorch STDC2Seg-50速度大概在76左右 在latency/utils/darts_utils.py 的 compute_latency_ms_pytorch

> > > > @MichaelFan01 请问在没有tensorrt情况下，速度大概多少？我使用了您提供的Latency部分代码，发现速度只有20FPS左右，在V100情况下，但是你论文提供的相应结果应该是188FPS左右的，在1080TI下。 > > > > > > > > > 我的锅，有个地方忘改了，pytorch速度的话，我写成了CPU速度： > > > > > > 改成cuda就行了，不加速的话pytorch STDC2Seg-50速度大概在76左右 > > > > > >...

> 您好，非常感谢您可以开源这么优秀的工作。关于您的代码，我一点疑惑。 > 您分别提供了模型scale在0.5和0.75时的最佳模型，请问这是在一次训练中分别用0.5和0.75的test scale，去选择两个最好的模型吗？ > 那您有尝试使用full size的结果吗？ > @MichaelFan01 是的，是分别用0.5和0.75的test scale， fullsize略好于0.75， 具体数据没有记录

是这样，我们的意思是Xception39 or ResNet没有针对分割任务做专门的设计，不是说for Image classification task不能用于Semantic Segmentation task； pretrainedSTDC跟其他的pretrained model一样，都是在ImageNet上做的预训练

> @favoMJ 同样的问题，使用作者提供的模型进行可视化结果很糟糕，使用自己训练的模型就好很多，不知道是什么原因 不清楚啊，要不你放一下对应的模型和md5, 我看下上传的文件有没有问题

> @MichaelFan01 您好！我使用的模型是`STDCNet813`的`model_maxmIOU75.pth`，使用的图片是从训练集抽取的，结果如下图： >  > 我尝试过不同的缩放大小效果都不好 > 可视化部分的代码是我自己写的： >  > 使用我自己训练的`model_iter60000_mIOU50_0.6779_mIOU75_0.7251.pth`效果如下： >  > 颜色不同是因为我使用了不同的随机种子 > 如有错误恳请指出 我这边又测了一下，没问题啊，你这边模型的md5能对上么~

> @MichaelFan01 > 我也进行了测试，结果如下： >  > 由于之前是在另一个服务器测试的，我怀疑是环境的问题，我将您提供的两个模型和我自己训练得到的模型进行了测试 > 下图是`STDCNet813`的`model_maxmIOU75.pth`在不同服务器上运行的结果： >  > 同时测试了`STDCNet1446`的`model_maxmlIOU75.pth`和我自己训练的模型： >  > 不知道为啥您提供的模型都是这样，并且我自己的模型并不是在这个服务器上训练的emmmm 那看起来应该是环境的问题，毕竟我用的pytorch-1.1确实有点太老了。。

> 刚看您代码，还没有深入看，想问下models目录下 model_stages.py 和 model_stages_trt.py中两个模型定义有什么不同，model_stages_trt.py主要是用作TensorRT (trt来源?) 部署加速的么？期待回复！！！ 是的model_stages_trt.py是用作TensorRT加速的~