代码训练问题，权重最优，图像融合

[guigui6666]

您好！
我看了您的代码，想请问您下面两个问题：

1. 请问您是如何保存效果最优的那一轮权重的？代码里好像只保存了最后一轮的权重，但似乎有时候前面的权重会比后面的权重测试效果更好。
2. 请问为何您的图像融合部分不放在训练代码中，直接端到端的输出，而要放在测试代码里，有什么理由么？
   期待您的回复。

[xiaofeng94]

Hey, 非常感谢关注，以下是我们的回答：

1. 我们并没有保存最优权重。并且不建议根据测试结果挑选最优权重，那可能会导致数据泄露和过拟合
2. 我们的图像融合方法是一个离线过程，不需要和特定的训练过程绑定

[guigui6666]

你好！谢谢你的回复，我还想问一个问题。 如果不保存权重最优的话，请问你们是选择哪一轮权重来进行测试，如何选择？ 在 2023-08-07 06:23:21，"Shiyu Zhao" ***@***.***> 写道： Hey, 非常感谢关注，以下是我们的回答： 我们并没有保存最优权重。并且不建议根据测试结果挑选最优权重，那可能会导致过拟合 我们的图像融合方法是一个离线过程，不需要和特定的训练过程绑定 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>

[xiaofeng94]

Hey,

我们总是使用训练结束得到的最后一个模型权重进行测试。训练iterations一般detectron2默认的90k。如果您想选择更优的权重，可以考虑使用验证集进行选择。

[guigui6666]

您好， 非常感谢您耐心的回复！受益颇深。 在 2023-08-08 02:01:19，"Shiyu Zhao" ***@***.***> 写道： Hey, 我们总是使用训练结束得到的最后一个模型权重进行测试。训练iterations一般detectron2默认的90k。如果您想选择更优的权重，可以考虑使用验证集进行选择。 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: ***@***.***>