ming71 / ucas-aod-benchmark Goto Github PK

作者，你好，请问你测试了s2anet的代码了么，有检测出对象么，我直接按照它的readme都没有输出，尴尬。

请问您实验参数设置的细节有吗？如训练时的batch大小，测试时的confidence threshold和NMS IoU threshold，麻烦了

#2 (comment)

想请教一下大佬，这个数据集最后用哪个效果跑效果最好，可否推荐一下，感谢。我看map:https://github.com/csuhan/s2anet,这个最高，不知道是不是最新的。

作者你好，我想问下输出带识别结果的图的脚本有吗，这个是opencv实现的的吗

大佬你好，我是做遥感目标检测的小硕士一枚，我想问一下，您使用S2Anet 在ucas_aod数据集上,得到的 car精度 89（score_thresh = 0.3, iou_thresh=0.5）是如何训练的？我使用这个 算法 训练 得到car精度最高为 78 ，plane=90。使用resnet50+fpn+anchor_strides=[8, 16, 32, 64, 128]+anchor_scales=[4],batch=8, lr=0.01,linear_step=[8,11,20],total_epochs = 36. 后来loss到0.4左右就不下降了，调节学习率和epoch也没啥用，不知道怎样继续使用loss下降。 您是添加了一些其他的trick还是 简单的修改配置文件参数提升的精度？ 在线求回复。

作者，你好，请问你这里有s2anet的ucas-aod的模型么

I find your description of the input_size is 800*800, but I can find the operation of the images preprocess, and I want to know that, you crop the images from original(keep the size of targets), or resize original images(original targets also resize)? Thanks.

大佬，您好。您在使用yolov3训练时，请问是怎么处理标签的呢？