caihongzhiyue01

> > 还有就是多少个epoch收敛呢，我看每3个epoch下降一次学习率，这样没必要迭代30个epoch吧 > > 您好，您一开始训练的loss大概是多少呢？我用BSDS500数据训练，模型参数默认，也适用了pretrain的model，可是训练loss非常的大（6万），非常不合理，想问一下您，这可能是什么原因造成的呢？另外我run了另外一个edge detection的代码（BDCN），训练loss也非常的大，不收敛，感觉我应该是数据 或者是哪个小细节出了问题？ 您好，BDCN您调通了嘛？我想利用BDCN的预训练模型直接进行测试，但是里面有很多BUG，包括很多没有定义的参数，能否有时间指导下，万分感谢。

> 您好，我对您的论文很感兴趣， 现在在尝试跑您这份代码，但是loss.backword()的时候大概每张图需要0.6s, batch_size 设置为1时，每个iteration需要6s左右，我的显卡是1080Ti，系统是Ubuntu16.04. 请问您在训练的时候速度也是这么慢吗？ 您好，我想问下，下载的预训练模型里面有四个，按照我的理解，应该有一个就够了呢，为啥有这么多，难道不同数据集，不能叠加训练？

> 看一下参数文件的名字不就知道了 我的意思是在BSDS500训练以后，如果要在NYUDv2或者Multicue进行训练，应该是重新训练吧，为何不能在原来训练的基础上进行训练？

> Thanks, I had the same problem Hello，I see you some time on the Github. So, I guess that you are very interested in deep learning. I'm sorry to bother...

@xavysp As you say" in the training images, there are annotation for edge, contour and boundary", I want to use the edge detection to assist the stereo matching network. if...

> @pkuCactus > > Hi, > > What an awesome job! I have some questions in the sketch of the places2 dataset(256 * 256).How should I modify the parameter of...