validation的选择 #8
Comments
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是的
…---原始邮件---
发件人: "blessxu"<notifications@github.com>
发送时间: 2019年7月6日(星期六) 晚上9:07
收件人: "CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch"<Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch@noreply.github.com>;
抄送: "Subscribed"<subscribed@noreply.github.com>;
主题: [CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch] validation的选择 (#8)
请问您这个是不是只有train test，没有val？
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作者还在自己主页上说it successfully reproduce the performance，感觉只分train test这样不太严谨。如果我只分train和test，我现在能把CSRNet训练到61.3，这让我很疑惑。感觉这些论文还是应该分了val的。可是分了val之后结果其实蛮受到这个val的影响的。我问了好几个论文的作者，还没有人回复我他们到底分没分val。 |
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从去年的csrnet开始就不分val了
…---原始邮件---
发件人: "blessxu"<notifications@github.com>
发送时间: 2019年7月6日(星期六) 晚上9:12
收件人: "CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch"<Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch@noreply.github.com>;
抄送: "Comment"<comment@noreply.github.com>;"Ma Zhenwei"<960901625@qq.com>;
主题: Re: [CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch] validation的选择 (#8)
作者还在自己主页上说it successfully reproduce the performance，感觉只分train test这样不太严谨。如果我只分train和test，我现在能把CSRNet训练到61.3，这让我很疑惑。感觉这些论文还是应该分了val的。可是分了val之后结果其实蛮受到这个val的影响的。我问了好几个论文的作者，还没有人回复我他们到底分没分val。
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原来如此嘛，那我也不分了。昨天问过C-3 framework的作者。gjy3035/C-3-Framework#35 ，在这个issue，他还是说要分val，但是看他复现的结果，很多都不如paper了。感谢您的回复。 |
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没事，只有mcnn那个是分了val的，共同进步
…---原始邮件---
发件人: "blessxu"<notifications@github.com>
发送时间: 2019年7月6日(星期六) 晚上9:15
收件人: "CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch"<Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch@noreply.github.com>;
抄送: "Comment"<comment@noreply.github.com>;"Ma Zhenwei"<960901625@qq.com>;
主题: Re: [CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch] validation的选择 (#8)
原来如此嘛，那我也不分了。昨天问过C-3 framework的作者。gjy3035/C-3-Framework#35 ，在这个issue，他还是说要分val，但是看他复现的结果，很多都不如paper了。感谢您的回复。
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哈哈哈，MCNN的作者我认识。我也问过他这个，他也说要分（难怪了）。 |
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但目前你如果想超过sota，还是别分了，因为他们也没分，祝你成功
…---原始邮件---
发件人: "blessxu"<notifications@github.com>
发送时间: 2019年7月6日(星期六) 晚上9:18
收件人: "CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch"<Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch@noreply.github.com>;
抄送: "Comment"<comment@noreply.github.com>;"Ma Zhenwei"<960901625@qq.com>;
主题: Re: [CommissarMa/Context-Aware_Crowd_Counting-pytorch] validation的选择 (#8)
哈哈哈，MCNN的作者我认识。我也问过他这个，他也说要分（难怪了）。
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请问csrnet网络不分val 是通过删除val.json文件实现的吗？ |
在csrnet中你是怎么没用val的？想请教一下，864770486@qq.com，谢谢 |
那个不就不用就好了？本来就只有train test |
你就把本来用val.json的地方全部换成test.json就行了。 |
把CSRNet训到61.3是end2end的吗？是不是直接把val换成test，run就行了？用的是pytorch版本的吗？我用的pytorch版本好像训练不到那么低，也就66+吧感觉 |
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我有模型外的改進，CSR还是CSR
发自我的iPhone
… 在 2019年10月16日，13:36，guodewen ***@***.***> 写道：
作者还在自己主页上说it successfully reproduce the performance，感觉只分train test这样不太严谨。如果我只分train和test，我现在能把CSRNet训练到61.3，这让我很疑惑。感觉这些论文还是应该分了val的。可是分了val之后结果其实蛮受到这个val的影响的。我问了好几个论文的作者，还没有人回复我他们到底分没分val。
把CSRNet训到61.3是end2end的吗？是不是直接把val换成test，run就行了？用的是pytorch版本的吗？我用的pytorch版本好像训练不到那么低，也就66+吧感觉
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请问您这个是不是只有train test，没有val？
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