How to train own dataset? #3
Comments
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看姓名，我就直接用中文答复了哈： 另外： |
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当然类别部分是无意义的，只是我一直保留着那一列。当初我还想做根据飞行轨迹做多帧类型识别，有些人告诉我意义不大没有做 |
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感谢您的及时回复，我会先按照您给的数据集格式进行转换，如果出现问题我再来向您请教。另外，我是想做对比实验，现通用的红外小目标公开数据集，如NUAA，IRSTD-1K这些，此方法能够收敛吗？里面应该绝大部分都是小于16*16的。 |
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能，我想收敛都不会有问题，且不会存在特别离谱的训练结果，像近几年的分割方法可能会因为soft-iou有时训练会输出全黑的情况，但回归方法好像很少出现。只不过这些数据集的图像都偏少，每次训练测试的性能可能会有很大差别，当然主要是突出自己的好 所以这方面没有啥大碍。正常情况下这个方法在这些数据集上刷不出特别好的分数，这不仅仅是计算量的约束，也有设计上的问题。 |
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好的，明白了
…---Original---
From: ***@***.***>
Date: Tue, Aug 6, 2024 22:28 PM
To: ***@***.***>;
Cc: "Yang ***@***.******@***.***>;
Subject: Re: [SeaHifly/Infrared-Small-Target] How to train own dataset? (Issue#3)
能，我想收敛都不会有问题，且不会存在特别离谱的训练结果，像近几年的分割方法可能会因为soft-iou有时训练会输出全黑的情况，但回归方法好像很少出现。只不过这些数据集的图像都偏少，每次训练测试的性能可能会有很大差别，当然主要是突出自己的好 所以这方面没有啥大碍。正常情况下这个方法在这些数据集上刷不出特别好的分数，这不仅仅是计算量的约束，也有设计上的问题。
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作者您好，想请问下MMRFF_TrainSE_LL01.py在哪里，我在代码和数据集中都没有找到相关的文件。 |
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代码那一栏中肯定有个包含train和test的两个py
…---Original---
From: "Yang ***@***.***>
Date: Wed, Aug 7, 2024 09:19 AM
To: ***@***.***>;
Cc: ***@***.******@***.***>;
Subject: Re: [SeaHifly/Infrared-Small-Target] How to train own dataset? (Issue#3)
作者您好，想请问下MMRFF_TrainSE_LL01.py在哪里，我在代码和数据集中都没有找到相关的文件。
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看到了，不好意思，项目弄混了 |
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还有个问题想请教下，代码是不能处理不同尺寸的数据集图片吗？我的数据集中图片尺寸不同，如果调整图片大小至相同尺寸，标签好像就对应不上了，您能给个建议吗？ |
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你要转换新数据集的时候，将图片周边扩充全黑到相同尺寸，我后面的一些版本可以自动调整训练图大小，但早期我自己的图只有288*384的，所以这个版本不能自动调整大小。你就将图像统一填充0到相同的最大尺寸，注意尺寸是16的倍数，标签也对应写个代码调整，这样就可以训练了
…---Original---
From: "Yang ***@***.***>
Date: Wed, Aug 7, 2024 10:04 AM
To: ***@***.***>;
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Subject: Re: [SeaHifly/Infrared-Small-Target] How to train own dataset? (Issue#3)
还有个问题想请教下，代码是不能处理不同尺寸的数据集图片吗？我的数据集中图片尺寸不同，如果调整图片大小至相同尺寸，标签好像就对应不上了，您能给个建议吗？
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好的，明白，感谢。 |
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先说报错问题，细节肯定得你自己调，我说下当时我自己的习惯。我现在所有该主题的代码都喜欢把模型存在一个model-results的路径下，这个是我固定存在的子路径，训练时会将模型存入该子路径下一个新创建的日期路径，测试时，修改的一个路径就是这个日期路径，然后再才是模型名称。因此测试时存在修改的路径和模型名称两个变量。createtimepath那个函数就是在指定路径下创建新的一个日期子文件夹，是不是这个导入模型的路径不存在。你得自己debug。
关于那个指标只是我当时自己想的一个值得参考的指标，不是其他论文喜欢用的。我的出发点是回归模型设置不同的置信度预置，其pd，fa等其他论文常用的指标都会变化，为了设置一个公平的基线，从ap曲线里截取了召回率为0.9或0.6的准确率作为参考指标，观察在一定召回率条件下，不同模型的准确率，因为我不喜欢重新训练模型，一直在试途构建一个足以满足现实需求的大数据集，所以那个时候只基于自己的数据集训练，不二次训练，导致mdvsfa那个数据集召回率低，所以设置了0.6。
…---Original---
From: "Yang ***@***.***>
Date: Thu, Aug 15, 2024 20:08 PM
To: ***@***.***>;
Cc: ***@***.******@***.***>;
Subject: Re: [SeaHifly/Infrared-Small-Target] How to train own dataset? (Issue#3)
您好，还有几个问题想请教一下，在测试更换了自己训练好的模型和测试集，但是老是报错，报错信息如下，另外想问下如何才能得到可视化结果吗？最后还想问下您论文中使用的acc（rec=0.9），acc（rec=0.6）表示什么意思？是recall和precision的意思吗？期待您的回信。
Traceback (most recent call last):
File "/home/wuren123/yb/multi task/model contrast/Multi-scale Multi-level/MMRFF_TestSE_FL_02.py", line 121, in
test_res_path = create_time_path(model_load_path)
File "/home/wuren123/yb/multi task/model contrast/Multi-scale Multi-level/MMRFF_BasicOperate.py", line 57, in create_time_path
os.mkdir(str_time_path)
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/wuren123/yb/multi task/model contrast/Multi-scale Multi-level/model_results/model_480.pkl/20240815195503'
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刚刚已经调试出来了，想请教下，我如果想取acc和recall以及ap50的性能指标，我应该取其中的哪一个值，因为我看到有好多值。 |
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另外就是，我如果想要得到测试集的可视化检测结果，应该怎么操作？ |
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我个人认为：评价问题非常依赖个人在认知上的“喜好”，实话实说，每个人，不论是审稿人还是你我都一定有不同程度的偏见。比如现在TGRS上不同论文的指标也不会完全一样，你应该基于自己的理解来决定什么指标是最正确和最合适的，而不是问别人什么指标最好。
比如一般物体检测里AP50是最常见的指标之一，这个在红外小目标里作为指标是否合适，我那个时候，包括现在也认为是不合适的，至少基于我的理解如果小目标的大小如果主体小于6×6甚至4×4就不太科学。你看看你是怎么理解你的任务的。其实不同学者的红外小目标任务也不一样，虽然我前面说过我定义16×16以下的，但其实我玩的主体在6×6以下，你上次说过的数据集里有很大的目标吧。所以，不同任务种类的红外小目标任务，可能就值得用不同的指标来评价，这与论文里的方法一样，在不同情况下会有优劣之分，很少有方法或指标能胜任一切。你只要是基于自己理性判断做出的选择就行，如果审稿人要求你增加其他他认为更合适的指标，你再增加就行。
至于如何修改评价指标，你自己根据test文件增加评价函数就好了。我现在是习惯所有模型都将结果输出，然后单独调用一个py来评价，这样所有模型的评价一定是相同基线，哪怕有错误也如此。
可视化结果的话你看看test.py里有没有b_save或者MMRFF_Show_Save_Res_Features函数，如果没有的话，你就自己写下个存结果的函数。gt_rect, gt_pos, detect_rect, obj, ori_img，这应该是我常用 的习惯性名称，分别代表真值（可能是相对栅格的坐标），真值所在栅格位置，检测结果，栅格置信度和原始图像。
xuhai_0513
***@***.***
原始邮件
发件人："Yang Bo"< ***@***.*** >;
发件时间：2024/8/15 20:22
收件人："SeaHifly/Infrared-Small-Target"< ***@***.*** >;
抄送人："SeaHifly"< ***@***.*** >;"Comment"< ***@***.*** >;
主题：Re: [SeaHifly/Infrared-Small-Target] How to train own dataset? (Issue#3)
刚刚已经调试出来了，想请教下，我如果想取acc和recall以及ap50的性能指标，我应该取其中的哪一个值，因为我看到有好多值。
image.png (view on web)
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好的，感谢您的回复，明白了。 |
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I want to train my own dataset, what should I do.
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