关于在lolv2-real数据集上训练的问题

[spec350]

作者您好，我在lolv2-real数据集上训练遇到了两个问题
1.在训练早期的时候，比如eopch=10或者20时，进行验证，网络输出结果可能会是大部分区域都是黑色的图片(甚至整个图片像素值全是0)
2.我在lolv2-real数据集上训练了几次（也修改了batchsize），都复现不出论文中那种效果，每个指标都比论文中的差（有些指标还差挺多的）

[Fediory]

您好，感谢您对工作的关注。我们在训练的时候遇到过和您完全相同的问题，我们认为这是梯度爆炸导致的图像变黑，可能是tanh激活函数导致的。请尝试修改一下loss，或者是learning rate（最好是1e-4）

[spec350]

您好，感谢您对工作的关注。我们在训练的时候遇到过和您完全相同的问题，我们认为这是梯度爆炸导致的图像变黑，可能是tanh激活函数导致的。请尝试修改一下loss，或者是learning rate（最好是1e-4）

好的，但是我使用的学习率就是1e-4。对于第二个问题我应该怎么解决呢

[Fediory]

首先确定您是和我们使用了一样的显卡进行复现。如果仍让不成功，请尝试修改loss为（这是我们当时跑出最优结果的loss）：
parser.add_argument('--L1_weight', type=float, default=0)
parser.add_argument('--D_weight', type=float, default=0)
parser.add_argument('--E_weight', type=float, default=0)
parser.add_argument('--P_weight', type=float, default=1e-2)

[shaofei2019]

首先确定您是和我们使用了一样的显卡进行复现。如果仍让不成功，请尝试修改loss为（这是我们当时跑出最优结果的loss）： parser.add_argument('--L1_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--D_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--E_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--P_weight', type=float, default=1e-2)

我也遇到了同样的问题，并且采用了相同的设置推理图像仍然为黑色

作者您好，我在lolv2-real数据集上训练遇到了两个问题 1.在训练早期的时候，比如eopch=10或者20时，进行验证，网络输出结果可能会是大部分区域都是黑色的图片(甚至整个图片像素值全是0) 2.我在lolv2-real数据集上训练了几次（也修改了batchsize），都复现不出论文中那种效果，每个指标都比论文中的差（有些指标还差挺多的）

我也遇到了相同的问题，请问你解决了吗？

[spec350]

首先确定您是和我们使用了一样的显卡进行复现。如果仍让不成功，请尝试修改loss为（这是我们当时跑出最优结果的loss）： parser.add_argument('--L1_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--D_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--E_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--P_weight', type=float, default=1e-2)

我也遇到了同样的问题，并且采用了相同的设置推理图像仍然为黑色

作者您好，我在lolv2-real数据集上训练遇到了两个问题 1.在训练早期的时候，比如eopch=10或者20时，进行验证，网络输出结果可能会是大部分区域都是黑色的图片(甚至整个图片像素值全是0) 2.我在lolv2-real数据集上训练了几次（也修改了batchsize），都复现不出论文中那种效果，每个指标都比论文中的差（有些指标还差挺多的）

我也遇到了相同的问题，请问你解决了吗？

多训练几次吧，这种情况不是每次都会出现

[zhangrifeng]

首先确定您使用的是相同的显卡进行复现。如果仍不成功，请尝试修改loss为（这是我们当时跑出最优结果的loss）： parser.add_argument('--L1_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--D_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--E_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--P_weight', type=float, default=1e-2)

除了P_weight，其他全部设为0？

[Fediory]

除了P_weight，其他全部设为0？

HVI_weights也请设置为1.0

[gttluck]

首先确定您是和我们使用了一样的显卡进行复现。如果仍让不成功，请尝试修改loss为（这是我们当时跑出最优结果的loss）： parser.add_argument('--L1_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--D_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--E_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--P_weight', type=float, default=1e-2)

我也遇到了同样的问题，并且采用了相同的设置推理图像仍然为黑色

作者您好，我在lolv2-real数据集上训练遇到了两个问题 1.在训练早期的时候，比如eopch=10或者20时，进行验证，网络输出结果可能会是大部分区域都是黑色的图片(甚至整个图片像素值全是0) 2.我在lolv2-real数据集上训练了几次（也修改了batchsize），都复现不出论文中那种效果，每个指标都比论文中的差（有些指标还差挺多的）

我也遇到了相同的问题，请问你解决了吗？
您好，我本人也遇到了相同的问题，请问你们的问题解决了吗

[Fediory]

首先确定您是和我们使用了一样的显卡进行复现。如果仍让不成功，请尝试修改loss为（这是我们当时跑出最优结果的loss）： parser.add_argument('--L1_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--D_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--E_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--P_weight', type=float, default=1e-2)

我也遇到了同样的问题，并且采用了相同的设置推理图像仍然为黑色

作者您好，我在lolv2-real数据集上训练遇到了两个问题 1.在训练早期的时候，比如eopch=10或者20时，进行验证，网络输出结果可能会是大部分区域都是黑色的图片(甚至整个图片像素值全是0) 2.我在lolv2-real数据集上训练了几次（也修改了batchsize），都复现不出论文中那种效果，每个指标都比论文中的差（有些指标还差挺多的）

我也遇到了相同的问题，请问你解决了吗？
您好，我本人也遇到了相同的问题，请问你们的问题解决了吗

我可以确定这个问题是梯度爆炸导致的，请多训练几次，或者尝试修改一下loss的weights来解决（比如将P_weights设为0）

[gttluck]

首先确定您是和我们使用了一样的显卡进行复现。如果仍让不成功，请尝试修改loss为（这是我们当时跑出最优结果的loss）： parser.add_argument('--L1_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--D_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--E_weight', type=float, default=0) parser.add_argument('--P_weight', type=float, default=1e-2)

我也遇到了同样的问题，并且采用了相同的设置推理图像仍然为黑色

作者您好，我在lolv2-real数据集上训练遇到了两个问题 1.在训练早期的时候，比如eopch=10或者20时，进行验证，网络输出结果可能会是大部分区域都是黑色的图片(甚至整个图片像素值全是0) 2.我在lolv2-real数据集上训练了几次（也修改了batchsize），都复现不出论文中那种效果，每个指标都比论文中的差（有些指标还差挺多的）

我也遇到了相同的问题，请问你解决了吗？
您好，我本人也遇到了相同的问题，请问你们的问题解决了吗

我可以确定这个问题是梯度爆炸导致的，请多训练几次，或者尝试修改一下loss的weights来解决（比如将P_weights设为0）
作者您好，请问您确定是将P_weights设置为0吗？因为我尝试了这样，但是效果并没有变好。

[Fediory]

作者您好，请问您确定是将P_weights设置为0吗？因为我尝试了这样，但是效果并没有变好。

其实这个weights在不同显卡和不同数据集上的影响是不一样的。我这里只给出我们的最终解决方案：

1. 使用3090 NVIDIA GPU
2. 将HVI_weights设置成1.0，P_weights设置成0.01
3. 其余loss weights均设置成0
   这是我们训练出最好结果的超参，请尝试后看看有没有解决。

[gttluck]

作者您好，请问您确定是将P_weights设置为0吗？因为我尝试了这样，但是效果并没有变好。

其实这个weights在不同显卡和不同数据集上的影响是不一样的。我这里只给出我们的最终解决方案：

1. 使用3090 NVIDIA GPU
2. 将HVI_weights设置成1.0，P_weights设置成0.01
3. 其余loss weights均设置成0
   这是我们训练出最好结果的超参，请尝试后看看有没有解决。

作者你好，请问你们有没有在A100上训练的经验，我尝试了你们提供的权重，以及我自己尝试的一些方法，但始终没有解决这个梯度爆炸的问题，非常感谢你对我所提问题的关注

[Fediory]

作者你好，请问你们有没有在A100上训练的经验，我尝试了你们提供的权重，以及我自己尝试的一些方法，但始终没有解决这个梯度爆炸的问题，非常感谢你对我所提问题的关注

很抱歉，我们只有在2080Ti，3090，4090，4070，V100上的经验，没有在A100上训练过这个代码。如果您使用了我们预训练的权重去训练，是否还会产生同样的问题？如果您在后面debug中有了新的发现，您可以分享到issue内，谢谢您对工作的支持。

[gttluck]

作者你好，请问你们有没有在A100上训练的经验，我尝试了你们提供的权重，以及我自己尝试的一些方法，但始终没有解决这个梯度爆炸的问题，非常感谢你对我所提问题的关注

很抱歉，我们只有在2080Ti，3090，4090，4070，V100上的经验，没有在A100上训练过这个代码。如果您使用了我们预训练的权重去训练，是否还会产生同样的问题？如果您在后面debug中有了新的发现，您可以分享到issue内，谢谢您对工作的支持。

您好，非常感谢您的回复，就在刚才我发现了问题所在。之所以出现这样的问题，实际上是数据集的问题，从你们给的链接上直接下载下来的LOLv2_real数据集其中的train和test中的low图片和GT图片命名实际上是对应不上的，所以只需要把low和GT中的对应图片名称改为一致就可以了。这是我的解决方法，我不清楚其他遇到这个问题的人是否是这样。

[Fediory]

作者你好，请问你们有没有在A100上训练的经验，我尝试了你们提供的权重，以及我自己尝试的一些方法，但始终没有解决这个梯度爆炸的问题，非常感谢你对我所提问题的关注

很抱歉，我们只有在2080Ti，3090，4090，4070，V100上的经验，没有在A100上训练过这个代码。如果您使用了我们预训练的权重去训练，是否还会产生同样的问题？如果您在后面debug中有了新的发现，您可以分享到issue内，谢谢您对工作的支持。

您好，非常感谢您的回复，就在刚才我发现了问题所在。之所以出现这样的问题，实际上是数据集的问题，从你们给的链接上直接下载下来的LOLv2_real数据集其中的train和test中的low图片和GT图片命名实际上是对应不上的，所以只需要把low和GT中的对应图片名称改为一致就可以了。这是我的解决方法，我不清楚其他遇到这个问题的人是否是这样。

非常感谢您的提示，这是我们的问题，我们把LOLv2的link给到了原本的论文的github链接。然而实际上我们对这个数据集的命名方式有所修改。目前我们已经把修改后的link进行了替换，您可以重新下载一下。