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我查看了融合代码,发现不是这里的问题。joint和bone测试得到的两个epoch1_test_score.pkl文件中,我发现样本的顺序是不同的,这导致融合的并不是同一个样本的score。想请教如何使测试时保存score文件中样本顺序是相同的?
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测试时dataloader不要随机就好了: shuffle=False
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非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。
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非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。
您好,我想请问你的pytorch版本使用0.3吗?您的cuda版本使用的是?我下载了pytorch0.3,cuda75,但我服务器是cuda80的,所以想请问一下您的配置~ 打扰了,谢谢
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I have followed all the above tips but I am still unable to get the ensemble working properly. I made shuffle = False while testing on my best settings of joint and bone made the order of the data correct but I am still getting < 1 % accuracy while performing ensemble. @lshiwjx Please suggest something. My joint and bone accuracies are 81.28 and 80.43% respectively.
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The test result of each stream is saved as python dict, where the order of items will be ignored. To ensemble the streams correctly, you can do either of the following:
- save the results as python list
- in
ensemble.py
, traverse the results by the names of skeleton files (which are the keys of saved results)
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非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。
您好,我也遇到了您说的问题,我用的是kinetics数据集。ensemble.py文件中获取score文件后都进行了排序,测试的shuffle=false。请问您是如何解决这个问题的?
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非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。
您好,我也遇到了您说的问题,我用的是kinetics数据集。ensemble.py文件中获取score文件后都进行了排序,测试的shuffle=false。请问您是如何解决这个问题的?
非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。
您好,我已经解决了融合精度较低的问题。由于score文件中是用字典存储的,所以它是乱序的。需要将ebsemble.py中label,r1,r2中的文件名进行排序,使其能够对应上。打扰您了。
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Thanks, @lshiwjx and @RayLeijingsi. Let me try reordering and calculate it again.
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非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。
您好,我也遇到了您说的问题,我用的是kinetics数据集。ensemble.py文件中获取score文件后都进行了排序,测试的shuffle=false。请问您是如何解决这个问题的?
您好,我想请问个问题,为什么我在 用train_bone.yam训练的时候,得到的top1和top5很低,只有3%和8%?但是在用train_joint.yam训练的时候,得到的top1和top5跟论文是接近的。我用的是kinetics数据集
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您好,我想请教一下为什么我融合的结果完全不对,在joint和bone上分别训练都有93%以上的准确率,融合之后结果1.7%,ensemble.py文件没有改动,不知道是哪里出了问题。希望能得到您的回复,非常感谢!
我想请教下你有调整学习率或者改变其他参数么(随机种子、等等其他的),因为我始终达不到论文所述效果,所以有些困惑,非常期待你的回复,感谢!
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您好,我想请教一下为什么我融合的结果完全不对,在joint和bone上分别训练都有93%以上的准确率,融合之后结果1.7%,ensemble.py文件没有改动,不知道是哪里出了问题。希望能得到您的回复,非常感谢!
我想请教下你有调整学习率或者改变其他参数么(随机种子、等等其他的),因为我始终达不到论文所述效果,所以有些困惑,非常期待你的回复,感谢!
ensemble.py文件需要改动,建议你debug看一下label,r1, r2的内容,他们应该是对应的。请仔细参考楼主上面给出的解答,她还附了截图进行了标注。
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您好,我想请教一下为什么我融合的结果完全不对,在joint和bone上分别训练都有93%以上的准确率,融合之后结果1.7%,ensemble.py文件没有改动,不知道是哪里出了问题。希望能得到您的回复,非常感谢!
我想请教下你有调整学习率或者改变其他参数么(随机种子、等等其他的),因为我始终达不到论文所述效果,所以有些困惑,非常期待你的回复,感谢!ensemble.py文件需要改动,建议你debug看一下label,r1, r2的内容,他们应该是对应的。请仔细参考楼主上面给出的解答,她还附了截图进行了标注。
我的ensemble已经可以正确运行,但是单个串流达不到93%以上的效果,所以想询问下是否需要调整其他哪些地方
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您好,我想请教一下为什么我融合的结果完全不对,在joint和bone上分别训练都有93%以上的准确率,融合之后结果1.7%,ensemble.py文件没有改动,不知道是哪里出了问题。希望能得到您的回复,非常感谢!
我想请教下你有调整学习率或者改变其他参数么(随机种子、等等其他的),因为我始终达不到论文所述效果,所以有些困惑,非常期待你的回复,感谢!ensemble.py文件需要改动,建议你debug看一下label,r1, r2的内容,他们应该是对应的。请仔细参考楼主上面给出的解答,她还附了截图进行了标注。
我的ensemble已经可以正确运行,但是单个串流达不到93%以上的效果,所以想询问下是否需要调整其他哪些地方
你的融合准确率是多少
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您好,我想请教一下为什么我融合的结果完全不对,在joint和bone上分别训练都有93%以上的准确率,融合之后结果1.7%,ensemble.py文件没有改动,不知道是哪里出了问题。希望能得到您的回复,非常感谢!
我想请教下你有调整学习率或者改变其他参数么(随机种子、等等其他的),因为我始终达不到论文所述效果,所以有些困惑,非常期待你的回复,感谢!ensemble.py文件需要改动,建议你debug看一下label,r1, r2的内容,他们应该是对应的。请仔细参考楼主上面给出的解答,她还附了截图进行了标注。
我的ensemble已经可以正确运行,但是单个串流达不到93%以上的效果,所以想询问下是否需要调整其他哪些地方
你的融合准确率是多少
麻烦给出详细信息吧
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您好,我想请教一下为什么我融合的结果完全不对,在joint和bone上分别训练都有93%以上的准确率,融合之后结果1.7%,ensemble.py文件没有改动,不知道是哪里出了问题。希望能得到您的回复,非常感谢!
我想请教下你有调整学习率或者改变其他参数么(随机种子、等等其他的),因为我始终达不到论文所述效果,所以有些困惑,非常期待你的回复,感谢!ensemble.py文件需要改动,建议你debug看一下label,r1, r2的内容,他们应该是对应的。请仔细参考楼主上面给出的解答,她还附了截图进行了标注。
我的ensemble已经可以正确运行,但是单个串流达不到93%以上的效果,所以想询问下是否需要调整其他哪些地方
你的融合准确率是多少
麻烦给出详细信息吧
CV joint/bone 都只有92.8%的左右的准确率, Emsemble后的结果为94.3%,所有参数均未改动。
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您好,我想请教一下为什么我融合的结果完全不对,在joint和bone上分别训练都有93%以上的准确率,融合之后结果1.7%,ensemble.py文件没有改动,不知道是哪里出了问题。希望能得到您的回复,非常感谢!
我想请教下你有调整学习率或者改变其他参数么(随机种子、等等其他的),因为我始终达不到论文所述效果,所以有些困惑,非常期待你的回复,感谢!ensemble.py文件需要改动,建议你debug看一下label,r1, r2的内容,他们应该是对应的。请仔细参考楼主上面给出的解答,她还附了截图进行了标注。
我的ensemble已经可以正确运行,但是单个串流达不到93%以上的效果,所以想询问下是否需要调整其他哪些地方
你的融合准确率是多少
好的,感谢啦,我只是在想是不是哪个地方参数的问题,毕竟现在已经这么高了,一个点的提升已经很不容易啦。多谢啦!
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我用的是pytorch0.4,cuda9.1。------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Lyndsey"[email protected] 发送时间: 2019年8月17日(星期六) 上午9:57 收件人: "lshiwjx/2s-AGCN"[email protected]; 抄送: "Emma-99"[email protected];"Author"[email protected]; 主题: Re: [lshiwjx/2s-AGCN] ensemble problem (#10) 非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。 您好,我想请问你的pytorch版本使用0.3吗?您的cuda版本使用的是?我下载了pytorch0.3,cuda75,但我服务器是cuda80的,所以想请问一下您的配置~ 打扰了,谢谢 — You are receiving this because you authored the thread. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.
请问你可以告诉我你添加的代码达到论文的水平吗 我的也特别低 然后问一下alpha这个值怎么求的是多少
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非常感谢您的回复!我测试的时候设置了shuffle=False,得到的score文件顺序还是不一样,这点一直让我很困惑。我自己添加了几行代码来匹配两个score文件中的样本名称,得到了与您论文中相近的结果。
就是你添加了什么代码可以分享一下吗 还有alpha值是多少 怎么算的
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I have followed all the above tips but I am still unable to get the ensemble working properly. I made shuffle = False while testing on my best settings of joint and bone made the order of the data correct but I am still getting < 1 % accuracy while performing ensemble. @lshiwjx Please suggest something. My joint and bone accuracies are 81.28 and 80.43% respectively.
Can you show me the fusion code, still don't understand this operation
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Thanks, @lshiwjx and @RayLeijingsi. Let me try reordering and calculate it again.
Can you show me the fusion code, still don't understand this operation
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I have followed all the above tips but I am still unable to get the ensemble working properly. I made shuffle = False while testing on my best settings of joint and bone made the order of the data correct but I am still getting < 1 % accuracy while performing ensemble. @lshiwjx Please suggest something. My joint and bone accuracies are 81.28 and 80.43% respectively.
Can you show me the fusion code, still don't understand this operation
Are you sure make the data have a correct order?
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I add these codes before the loop and it works.
r1.sort(key=lambda k:k[0])
r2.sort(key=lambda k:k[0])
label=label.T[np.lexsort(label[::-1,:])].T
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