weiweili123

训练集字符的长度都是10，那么对于字符长度不定的测试样本效果咋样？

I met a error in the training...

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xw@xw:~/ImageCaptioning.pytorch-master$ python train.py --id st --caption_model show_tell --input_json data/cocotalk.json --input_fc_dir data/cocotalk_fc --input_att_dir data/cocotalk_att --input_label_h5 data/cocotalk_label.h5 --batch_size 10 --learning_rate 5e-4 --learning_rate_decay_start 0 --scheduled_sampling_start 0 --checkpoint_path log_st --save_checkpoint_every 6000 --val_images_use 5000 --max_epochs...

训练问题

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您好！我用resnet18提取了数据集的特征，但是不知道怎样训练，好像训练代码是针对于bottom-up-attention的。同时也不是很清楚如何用bottom-up-attention提出AI Challenger训练集的特征

How about the result with SSD?

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I'm glad to see your work with centerloss,have you got some better performance with center loss than ohem in ssd?

我自己生成的coco_ai_challeneger_talk.json少了图片的id 您提供的json文件的格式为： id: split: filepath: 而我生成的为： split: filepath: