Poly-YOLO
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模型复现的效果怎么样呢?
您好,请问这个模型代码复现的效果怎样呢,和论文里的一样吗
我跑了一下,loss 一直不收敛,不知道是哪里出问题了
我觉得核心的问题所在是这个F.binary_cross_entropy_with_logits()应该加上reduction='none'参数。否则计算的结果会求平均值,输出loss只有一个值,无法和后面的那些object_mask做element-wise的乘法. F.binary_cross_entropy_with_logits(predictions,targets) -> F.binary_cross_entropy_with_logits(predictions,targets,reduction='none')
加上reduction好像也不能收敛呢
@dyt0414 我魔改了好多,现在效果也不太好,而且,loss里面的confidence_loss也老是很大,另外,F.binary_cross_entropy_with_logits()里面ground truth的值也不能有负数,不然也有问题。至于你的不收敛的问题,可能还得具体问题具体分析了。
我跑了一下,loss 一直不收敛,不知道是哪里出问题了
我的也是,而且loss还是负数。。。
我觉得核心的问题所在是这个F.binary_cross_entropy_with_logits()应该加上reduction='none'参数。否则计算的结果会求平均值,输出loss只有一个值,无法和后面的那些object_mask做element-wise的乘法. F.binary_cross_entropy_with_logits(predictions,targets) -> F.binary_cross_entropy_with_logits(predictions,targets,reduction='none')
请问您能分享一下吗 魔改后的
我觉得核心的问题所在是这个F.binary_cross_entropy_with_logits()应该加上reduction='none'参数。否则计算的结果会求平均值,输出loss只有一个值,无法和后面的那些object_mask做element-wise的乘法. F.binary_cross_entropy_with_logits(predictions,targets) -> F.binary_cross_entropy_with_logits(predictions,targets,reduction='none')
请问您能分享一下吗 魔改后的
对不起啊,>人<。暂时不行,等我写完论文了再分享给大家