震惊！大学生深夜做不出深度学习毕设嚎啕大哭

[apostle]

卑微菜鸡在这里恳求各位图像视觉的大佬指点一下我，如何解决下面的 bug(有偿也可！欢迎留下联系方式)
问题描述:毕设要做的是用 fcn 做显著性目标识别，大概过程就是用 fcn 做多分类的语义分割，然而结果输出却成了雪花状的图，虽然能看出大概的轮廓。训练过程中 loss 一直在抖动，范围在 0.4 到几之间，不收敛。

自我感觉是在数据处理方面出了问题。 实验室的学姐也没有解决的思路，网上也查不到。迫不得已来 v2 恳求各位大佬。(有偿也可啊！)
我的微信:sy971216200

[apostle]

原图 rgb https://imgchr.com/i/YnBEM8

[apostle]

我输出的图 https://imgchr.com/i/YnBtZ4

[apostle]

ground true https://imgchr.com/i/YnBHeg

[apostle]

我参考的开源项目 https://github.com/honpui/RFCN/blob/master/main.py

[bug403]

放弃吧，你不写今日头条号太浪费了，写头条号震惊体新闻，你早迎娶白富美了。

[epleone]

"自我感觉是在数据处理方面出了问题"
你把数据处理结果可视化出来不就好了

[andantin0]

同学，你训练的时候用的数据集样本量有多少？我看了一下那个 repo，网络挺深的，应该需要很大的数据量才能 train 吧，我其实也不太确定，但是是根据我个人经历感觉的，我之前 train 过一个倒置的 VGG16，就是做显著性检测的，然后样本只有 1k 左右，结果就和你那个图像差不多，都是雪花，我参考的原作他的样本数远远大于我的，我使用他的预训练模型就能顺利地输出正确结果，所以可以看看是不是样本量的问题

[apostle]

@bug403 不写震惊体吸引不了大佬

[apostle]

@epleone 其实数据处理是和源代码一样的 2333 感觉我头晕了 不知道哪里出了问题

[Cielsky]

@apostle UC 不招你亏了

[apostle]

@andantin0 大佬！我的确为了图方便只用 400 多张图迭代 10 次，然而我一直在怀疑我的数据处理或者模型的问题，没有想到这个！非常感谢！我这就去试一下

[w1573007]

不收敛大概率是模型没有学习到东西，猜测是数据的问题。同时，也可能是数据量小，但模型比较庞大，这也会导致这个问题。一定要检查模型输入的张量是不是和开源程序一样

[sadfQED2]

400 张图迭代 10 次也太少了吧？

[GDouble]

本科还是研究生啊？

[ccromantic1412]

不太懂你 load 完数据以后 tensor2image 是啥操作……
在 train loader 里面没有 transform，结果 test loader 里面又用了 transform，训练和测试阶段数据处理没统一

[ourgoder]

哈哈哈，楼主头条看多了吧

[wangzhangup]

你这也太简单了吧。

[8G]

同，我刚刚还在查重，哭了

[8G]

https://github.com/nephashi/GaitRecognitionCNN/blob/master/layers/Conv2D121.py 想知道这个和普通的 Conv2D 有啥区别 我对比了一下，感觉差别不大，多了一些 def 不是很懂，有大佬帮忙看看吗😂😂😂

[YOUMA]

我也想知道这个和普通的 Conv2D 有啥区别😀