训练结果离预期有差距

[laocan]

您好，用 AGRNet 在 celebahqmask 上跑了几十个epoch后，遇到些问题，请教下：

1. pred_edge 的效果跟 label 比起来，相差太多（参考图片）
2. 测试图片时，一般虚化背景会比较好，如果背景干扰一多，对解析的结果影响蛮大
3. 小目标（比如人眼等）结果有点糟糕

请问，是训练问题吗，还是模型本身的限制？有什么优化办法吗？ 谢谢！

[tegusi]

1. 可以设置不同的阈值减小edge宽度
2. 尝试单独先matting背景
3. 裁剪图片局部进行分割