frederickszk

我看了下报错信息，出现bug的位置应该是在`utils/data.py`这个文件中，用`np.loadtxt`这个方法打开数据集文件的时候出错了。我这里的数据集都是保存为.txt文件的，所以你可以检查一下train这个文件夹下的数据集是不是混入了别的格式的文件，或者在这里打个断点，看看报错的是哪个文件。（可以再看看`training/datasets`文件夹下的readme文件，有说明数据集应该怎么放，需要放好train和test两部分数据才能开始正常训练）

谢谢支持:smile:！ 目前这套代码还有很多需要完善的地方，比如demo里边模型使用的便捷性，还有训练代码里边一些参数、评估指标的完善等。我最近一直也在优化，欢迎继续关注后续的更新~如果有碰到问题也欢迎随时提问

@txq11 你好~ 可以参考各部分代码的Readme文件中的requirements部分，除了GPU相关配置可能要查阅pytorch（或tensorflow）官网，其它的直接通过pip或者conda安装即可。部分库也加了官网链接，遇到问题时可参考。

Q1: The backward LK are calculated in the same way as the forward LK, i.e. in forward LK we use frame [i] to predict [i+1], while in the backward LK...

Yes, if the predicted point is discarded, we would not pass it to the step2 Kalman filter, but use its original detected result as the output. That is, we overlook...

Hello~ The performance may be unstable because I‘m still updating the model's structure recently. Therefore I haven't performed comprehensive and precise evaluations. But I could report the results of the...

Yes. The 99.9% AUC is the performance of the older version that was _only trained on DF and tested on DF_. Now the provided weights are for the whole FF++...

@elisaadc 您好！抱歉回复晚了🙏🙏 因为实验时间比较久远，我本地似乎找不到UADFV数据集源文件了。楼上有朋友提供了获取方式，应该可以试着按他说的方式申请一下~ 不过近期的工作似乎用UADFV评估的比较少了，因为这个数据集相对比较旧一些。 @forkbabu Thanks for your answer! 😄

mix/2应该和0.5比较，因为预测是0~1之间的概率值嘛，所以这个概率大于0.5就认为是fake（1）。因此我这里只是等价写成mix和1比较而已hhh

不客气~有碰到其它问题欢迎随时留言:smile: