BACL
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Balanced Classification: A Unified Framework for Long-Tailed Object Detection (TMM 2023)
关于BACL应用到两阶段检测的问题 作者您好,我尝试将BACL应用到两阶段的目标检测中,结果发现效果不好,能麻烦作者您提供一些建议吗
about FCBL
你好,请问FCBL的forward函数中,传入的cls_score和label分别应该是多少维的呢?因为想用在yolov6这种anchor-free的一阶段模型中,我的cls_score维度是(B,A,C)的,B为批大小,A为框数,C为类别数,label维度则是(B,A),请问需要怎么修改FCBL类呢?
如题,这个方法可以用在单阶段的模型中吗,如果能用在单阶段模型中的话,又需要对哪些部分进行改动呢?
您好,我看到代码里FCBL类中self.reweight默认甚至了False,请问有没有消融实验对比是否进行reweight对检测效果的影响呢?
[我使用的是两张RTX3090进行训练的,finetune以后就在Reducer buckets have been rebuilt in this iteration就卡着不动了以下是我训练的日志 ([20230914_111229.log](https://github.com/Tianhao-Qi/BACL/files/12604554/20230914_111229.log)) 日志内容如下:sys.platform: linux Python: 3.7.12 | packaged by conda-forge | (default, Oct 26 2021, 06:08:21) [GCC 9.4.0] CUDA available: True GPU 0,1:...