chenxin

Hi, there is no problem in DecoderCFALayer, it is consistent with the paper and the figure of the framework. Please check the code carefully.

建议训500个epoch，第400个epoch下降学习率。初始学习率用默认的就可以，batchsize占满显存即可。所有epoch的样本数加起来建议为3-4千万

建议动手调试

> 您好，请问您除了UAV123数据集是在GOT10k toolkit上进行评估的外，其他数据集的指标都是在pysot中统计的吗？ nfs也是在got10k评估的，不过nfs影响不大

> 还有，我在复现过程中发现，不需要训到1000epoch，训练到差不多600epoch时，IOU已经差不多是0.86左右了。请问您这样正常吗？ 这个是正常的，其实前边的epoch性能也不错

> 你好，我想问一下训练到最后loss大概到什么值算是正常？ loss记不清了，iou大约88.6吧

是的，都用了

vot2020之前的数据集，对于超参数太敏感，transt中可供调整的超参太少，因此不会有很好的结果，如果使用vot的话，建议测试vot2020和vot2021

Hi, model and result of TransT–GOT have been uploaded

可以测一下模型本身的运行速度，看看是模型的运行时间慢还是其他处理(生成搜索区域等项目)的速度慢。这份代码可能在目标比较大，搜索区域需要大量填充的时候速度会慢一些