CWSAM
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xypu98
Awesome job! For testing your method, I am not able to acces you FUSAR-MAP dataset at https://pan.baidu.com/s/1DvnesAGs4zmRoIw77IwMog#list/path=%2F because I am located outside of the PROC. Is there any other way...
您好， 我在单卡上跑微调任务的时候一切都正常运行，显存占用11G/16G。 但是，我改进了SAM模型的adapter后，模型参数量变大了(因为对所有Vit block的适配器都进行了改变)，继续使用单卡会爆显存，于是我设置 `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch --nnodes 1 --nproc_per_node 4 train.py` 进行分布式训练。 然而，我发现这样做每张卡都会复制相同大小的数据集，每张显卡都具有相同的显存占用😟。也就是说即便我设置了4块卡进行训练，依然会报显存不足的错误。这样单卡和多卡训练的区别仅在训练时间上，我并没有节省显存资源😂 所以，我想请问一下有没有什么解决办法来应对这种问题呢？
请问SAR数据集的channel是1吗？ 如果是1的话，在Image.convert('RGB')转换之后，是不是3个channel的像素值都相同？ 谢谢！
pth
where is "save/fusar-sar-map-sam-vit-b-5cls-ce-trainval_1024_lr2e4_CEv2_e200_ignore_bg/model_epoch_best.pth"?
"configs/train/setr/train_setr_evp_cod.yaml"
请问作者，论文模型中的 prompt encoder 接受何种类型的 prompt 输入？在论文中没有提及，希望咨询作者，谢谢！ ![Uploading Snipaste_2024-01-07_11-48-59.png…]()
