the IOU or DICE results on ISIC2018 dataset in the paper table, use valid dataset or the official test dataset?

[Cloud-Liu]

[brycekl]

Hi, have you got the answer?

[Cloud-Liu]

Hi, have you got the answer?

我觉得应该是用的验证集跑出的结果。他的论文中只写了将2594张图片分成0.8的训练集和0.2的验证集，代码中我也只看到分了训练集和验证集（你可以再详细看下）。所以他的表里的结果也就是验证集的结果指标。没有测试集的事。

[brycekl]

我用他的代码，换了个backbone（UNet），最后IOU稳定在82（文章里是74.55），有些奇怪

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch" @.>; 发送时间: 2023年2月23日(星期四) 下午3:08 @.>; @.@.>; 主题: Re: [jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch] the IOU or DICE results on ISIC2018 dataset in the paper table, use valid dataset or the official test dataset? (Issue #24)

Hi, have you got the answer?

我觉得应该是用的验证集跑出的结果。他的论文中只写了将2594张图片分成0.8的训练集和0.2的验证集，代码中我也只看到分了训练集和验证集（你可以再详细看下）。所以他的表里的结果也就是验证集的结果指标。没有测试集的事。

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[brycekl]

你有没有尝试他的代码？

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "NiceBoy" @.>; 发送时间: 2023年2月23日(星期四) 下午3:25 @.>;

主题: 回复： [jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch] the IOU or DICE results on ISIC2018 dataset in the paper table, use valid dataset or the official test dataset? (Issue #24)

我用他的代码，换了个backbone（UNet），最后IOU稳定在82（文章里是74.55），有些奇怪

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch" @.>; 发送时间: 2023年2月23日(星期四) 下午3:08 @.>; @.@.>; 主题: Re: [jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch] the IOU or DICE results on ISIC2018 dataset in the paper table, use valid dataset or the official test dataset? (Issue #24)

Hi, have you got the answer?

我觉得应该是用的验证集跑出的结果。他的论文中只写了将2594张图片分成0.8的训练集和0.2的验证集，代码中我也只看到分了训练集和验证集（你可以再详细看下）。所以他的表里的结果也就是验证集的结果指标。没有测试集的事。

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[Cloud-Liu]

跑了他的代码，能跑到0.9025和0.8290。我用他的代码，换成Unet结构跑到了0.8699和0.7805

[Cloud-Liu]

你的IOU值怎么那么高，

[brycekl]

我再检查一下，谢谢你啦

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch" @.>; 发送时间: 2023年2月23日(星期四) 下午3:40 @.>; @.@.>; 主题: Re: [jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch] the IOU or DICE results on ISIC2018 dataset in the paper table, use valid dataset or the official test dataset? (Issue #24)

你的IOU值怎么那么高，

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[Cloud-Liu]

不客气

[Better-77]

想请教一下，我用自己的数据集跑出来 val_dice和val_iou的值都很低，接近0.5的样子，为什么二位的指标那么高呢？我这是哪里出了问题？

[Cloud-Liu]

我设置了随机种子数；设置的UNeXt-L：通道数分别是 32 64 128 256 512；或者你的batchsize增大一下

[Better-77]

改变随机种子数也会影响评价指标吗？您说的设置UNeXt-L是改变arch参数吗？

[Cloud-Liu]

我觉得随机种子有点影响， 是arch里边的通道数。

[Better-77]

我看到了论文里的这部分，但是在 arch.py里值看到了定义UNeXt和UNeXt_S，是直接修改定义UNeXt_S代码里的通道数就可以了吗还是需要自己再加一下？感谢回答！

[Cloud-Liu]

我是直接改的