Chen
Chen
Thank you for your great job! We found something works not ideally in the training process, which is the increasing of the generator's cycle_consistency_loss. According to the essay, the loss...
关于分类器的疑问
作者大大好～首先感谢下这个优秀的项目。但是读文档的时候我有一个疑问，分类现在的做法是把视频用cutter分成不同阶段，再用不同阶段作为一个类别去训练分类器。同时，cutter的切分方法我也很粗略地读了一下，感觉像是提取图像特征然后用无监督的方法来先聚类。 有一个不成熟的想法是，如果是把视频帧分为stable和unstable两类去训练分类器的话，足量的训练是不是能让用户不需要重新训练自己的模型，而是一个模型到处通用。举例来讲，假设这个分类器足够精确，我们能够把任意一个视频分成stable和unstable的部分，然后用户根据自己的需求去组合不同的阶段。这样会避免cutter里需要指定block数的部分，同时，用户也不需要重新训练模型，可以避免用户的欠拟合等问题。 不知道之前进行项目的时候有没有思考过相关问题呢？希望多多指正
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