AlibabaResearch / AlibabaResearch/efficientteacher
训练问题
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 813
- Fork
- 126
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Mô tả
我在自己的数据集上一共训练300轮,先进行了150轮有监督训练burn-in,然后进入半监督训练.最终的结果显示300轮时的mAP指标比150高,但我发现在训练过程中,教师模型的mAP一直比学生模型高,大致4个点左右,请问这种情况正常吗?
另外想问一下,在前150轮的burn-in过程中,为什么也会显示两行指标(分别代表教师模型和学生模型?),在burn-in阶段不是只进行有监督训练吗?
149/299 5.29G 340 800 0.04196 0.01833 0.002488 0.1256: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 92/92 [00:15<00:00, 5.86it/s]
burn_in_epoch: 150, cur_epoch: 149
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 525/525 [00:23<00:00, 22.46it/s]
all 2100 20705 0.771 0.687 0.739 0.388
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 525/525 [00:23<00:00, 22.26it/s]
all 2100 20705 0.804 0.68 0.748 0.417
299/299 5.32G 10 800 0.03257 0.01769 0.0006747 0.1019 0.0276 0.02882 0.0008187 0.6584 0 1 36.1 19.46: 100%|██████████| 215/215 [01:35<00:00, 2.25it/s]
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 525/525 [00:23<00:00, 22.47it/s]
all 2100 20705 0.814 0.791 0.817 0.487
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 525/525 [00:24<00:00, 21.33it/s]
all 2100 20705 0.849 0.84 0.867 0.546
Class Images Labels P R mAP@.5 mAP@.5:.95: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 525/525 [00:25<00:00, 20.24it/s]
all 2100 20705 0.869 0.82 0.866 0.546
0 2100 10807 0.911 0.753 0.832 0.483
1 2100 515 0.778 0.667 0.694 0.338
2 2100 1218 0.902 0.819 0.89 0.645
3 2100 289 0.789 0.955 0.963 0.734
4 2100 3249 0.934 0.89 0.932 0.526
5 2100 4627 0.899 0.836 0.885 0.551
Hướng dẫn đóng góp
Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này
Đánh giá
Issue này chưa được đánh giá.