DOTA_TASK1验证问题
Opened this issue · 8 comments
你好，我通过该项目swin-t跑出来的权重文件latest.pth在dotav1测试集上进行测试得到的Task_merged.zip文件足足有40M，result.pkl600M,上传到官网测试的精度也不正常。
我尝试从https://github.com/LiWentomng/OrientedRepPoints下载了权重文件，然后加载到你的项目中测试Task_merged.zip为5M,result.pkl16M,精度是原论文的精度。
我不知道我复现哪里出了问题了，我想请问一下您的测试权重和文件是怎么样的？
测试权重在这里
这个不是预训练权重吗
最终训练出参与测试的网络模型权重只有140MB吗
我训练完的swin-t epoch40.pth 400MB,测试输出的results.pkl文件600MB
怎么会大这么多
训练完的权重模型文件可通过publish_model.py删除部分无用的参数来减小所占内存
训练完的权重模型文件可通过publish_model.py删除部分无用的参数来减小所占内存
请问一下不删除会影响网络模型的精度吗？
训练完的权重模型文件可通过publish_model.py删除部分无用的参数来减小所占内存
主要问题是最后上传到官网的Task_merged.zip文件40MB 预测的框要比官网模型权重跑出来的很多。这多少会影响精度吧，我确实是按照文档跑下来的，真的不知道哪里出问题了。
这部分“无用的参数”主要用于resume，相当于是断点的具体信息，对已经训练完成的模型而言无影响。
训练完的权重模型文件可通过publish_model.py删除部分无用的参数来减小所占内存
主要问题是最后上传到官网的Task_merged.zip文件40MB 预测的框要比官网模型权重跑出来的很多。这多少会影响精度吧，我确实是按照文档跑下来的，真的不知道哪里出问题了。
你拿readme提供的模型测试一下精度不就清楚了吗，测试没问题但自己跑出来的模型精度有问题，那就要考虑一下配置文件的相关参数是不是和作者提供的不一致
训练完的权重模型文件可通过publish_model.py删除部分无用的参数来减小所占内存
主要问题是最后上传到官网的Task_merged.zip文件40MB 预测的框要比官网模型权重跑出来的很多。这多少会影响精度吧，我确实是按照文档跑下来的，真的不知道哪里出问题了。
你拿readme提供的模型测试一下精度不就清楚了吗，测试没问题但自己跑出来的模型精度有问题，那就要考虑一下配置文件的相关参数是不是和作者提供的不一致
好的 我再检查检查 多谢 麻烦了