JosephKJ/OWOD

万事俱备只欠东风

Allenstin opened this issue · 17 comments

Allenstin commented

首先，感谢作者作出的重大贡献。作者可能看不懂中文，没关系，自我吐槽下好了。
我已经在rtx3090上把环境装好了，数据也在谷歌云盘上下载好了，测试过可以进行训练。万事俱备，只欠东风。
我现在困惑的是不知道怎么去根据作者提供的数据集进行训练。我对这些数据怎么分组，怎么训练，为何这么分组，以及怎么使用自己的数据进行训练等等这些问题都十分困惑。
我看了一些issues, 发现好多人都存在数据训练上的困惑，感觉是作者没有把事情说清楚。而且我还看到有人吐槽说根据作者的代码无法复现论文的结果。不好的消息是，这篇文章雷声大雨点小。但是，我希望是我理解没到位，我希望这个算法是有效的。

dyabel commented

我曾经花了一个月时间去复现，后来放弃了。另外作者说的validation跟我们理解的不一样，他是把validation set用来学习一个energy distribution了，然后这个distribution又用来做test，而学这个distribution时是用到unkown的gt的，这确定不是数据泄露吗

  • 👍13
Allenstin commented

谢谢dyabel的指点。这么来说，这边文章是个水文了。不过要是谁真能把开放世界检测这个方向搞出来，绝对反响很大。确实我们需要具备开放世界检测能力的算法。

JosephKJ commented

I am unable to understand. Kindly be in English.

lxtGH commented

@dyabel 老哥 现在还没复现出来么？

dyabel commented

@lxtGH 已经放弃了，因为存在数据泄露，这篇文章方法就是错的，没必要复现了

xarryon commented

@dyabel 但感觉不引入这个validation的话就无法单独测试这个EBUI模块对模型性能的影响了

dyabel commented

@DeidaraYang 这个EBUI确实是必要的，但是用到unknown gt还算是open-world吗

Usernamezhx commented

@JosephKJ He said he has the problem about the preparing of his own customer data

zxzheng826 commented

It seens like the author @JosephKJ has realized the problem of using the validation set to train the energy distributions. In their new work OW-DETR, they mentioned this point. 似乎他们已经意识到这个问题了，最近他们实验室几个作者新提出的OW-DETR工作中有提到这一点疑似数据泄漏的问题。

LinyeLi60 commented

OW-DETR

这不是自己打自己脸了，这种文章应该撤稿

d12306 commented

还是不要在这议论了，作者谷歌翻译还是能看得懂的。。。。

LinyeLi60 commented
buxihuo commented

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。
96172e01e70f40d9

chaochaozouzou commented

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。 96172e01e70f40d9

求指教

feimadada commented

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。 96172e01e70f40d9

怎么做的呀，大佬

zhaochunhai commented

我最近也做了一些检测未知类的实验，效果还行，大佬们到时候可以瞄一眼，不过我是基于YOLOv5做的，用coco的80类训练，可以一定程度上检测80类之外的物体。 96172E01E70F40D9

怎么实现的大佬，最近要参加一个比赛，可不可以分享一下思路

Allenstin commented
  • 👍1