关于运行时间和卷积层

[HandsLing]

请问作者你的运行环境是什么？运行时间显示的是多少呢？ 我的运行环境是一块1080ti显卡，显示的运行时间是0.6-0.8秒左右一张

还有就是我看您使用的卷积操作全部是在一个convＭＤ函数中，但是我将他们全部替换成tf.layer.conv2d和tf.layer.conv3d了，而且我将2Ｄ卷积替换成了标准的ＶＧＧ16了，请问这样对网络会有影响吗？

[lkhazyf]

请问你有把训练数据集和测试数据集分开的代码吗？谢谢！

[HandsLing]

你指的是把kitti提供的训练集拆分成两半的那种吗？我是直接把原来的训练集复制一份，最后根据train.txt或者是val.txt中的数据来删除数据得到训练集和测试集

[HandsLing]

import os import glob import numpy as np path = '/home/lingck/Kitti/object/train.txt' train_dir = '/home/lingck/second.pytorch/second/object/testing' f = open(path,'r').readlines() r = [] for ff in f: r.append(ff.split('\n')[0].zfill(6))

f_rgb = glob.glob(os.path.join(train_dir, 'image_2', '.png')) f_lidar = glob.glob(os.path.join(train_dir, 'velodyne', '.bin')) f_label = glob.glob(os.path.join(train_dir, 'label_2', '.txt')) f_calib = glob.glob(os.path.join(train_dir, 'calib', '.txt')) f_rgb.sort() f_lidar.sort() f_label.sort() """ for rgb in f_rgb: pic = rgb.split('/')[-1].split('.')[-2] if pic in r: os.remove(rgb)

for lidar in f_lidar: lid = lidar.split('/')[-1].split('.')[-2] if lid in r: os.remove(lidar)

for label in f_label: lab = label.split('/')[-1].split('.')[-2] if lab in r: os.remove(label) """ for calib in f_calib: cal = calib.split('/')[-1].split('.')[-2] if cal in r: os.remove(calib)

[lkhazyf]

非常感谢！@HandsLing