luoyuncen

我这边好像也跑不起来，训练一段时间就退出了

这个是因为原始下载的代码当中，对于test的标签文件，有一句代码被注掉了，采用了随机的标签值。在read_data.py文件下。 if self.phase_test:#测试阶段 depth_dir = self.depth_dir_test label_dir = self.label_dir_test label = int(label_dir[idx]) #label = np.random.randint(0,2,1) label = np.array(label) 上面这个我已经改回来了。原始代码用的是label = np.random.randint(0,2,1)，这个标签是随机的。所以检测效率是0.5左右。

@boom9807 我也遇到了这个问题，请问有人找到解决办法了吗？

这个是因为原始下载的代码当中，对于test的标签文件，有一句代码被注掉了，采用了随机的标签值。在read_data.py文件下。 if self.phase_test:#测试阶段 depth_dir = self.depth_dir_test label_dir = self.label_dir_test label = int(label_dir[idx]) #label = np.random.randint(0,2,1) label = np.array(label) 上面这个我已经改回来了。原始代码用的是label = np.random.randint(0,2,1)，这个标签是随机的。所以检测效率是0.5左右。

我用的数据集下的深度图啊，97%左右。

我的测试结果和楼主的类似，你都调了下什么参数啊？

你说的是在这些epoch中最高的识别率吧。我这里也有一个，可以达到99。1% epoch: 48 EER: 0.009852 TPR@FPR=10E-2: 0.990277 TPR@FPR=10E-3: 0.943292 APCER:0.010683 NPCER:0.009222 AUC: 0.99943708 Acc:98.976 TN:39822 FP : 430 FN:161 TP:17297 ACER:0.00995242