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Pytorch code for CVPR2021 paper "Learning Statistical Texture for Semantic Segmentation"

learning-statistical-texture-for-semantic-segmentation's Issues

Why is the calculation method in QCO_1d different from the formula in the paper？

q_levels = (2 * q_levels + 1) / (2 * self.level_num) * (cos_sim_max - cos_sim_min) + cos_sim_min ，in the paper，that's not the way 'Ln' is expressed here.The same is true for formula 3.

哥，考虑发个LST的预训练参数吗

谢谢！

训练的时候出现loss =nan

使用Adam优化器，怎么解决？

请问一下input的tensor size 是什么样子？试了很多组都报错。

请问一下input的tensor size 是什么样子？试了很多组都报错。比如：
model = STL(128)
x = torch.zeros(32, 128, 224, 224)
outs = model(x)
print(outs.shape)
就会报错！谢谢！

What dataset is used for the ablation study on cityscapes dataset, the validation set or the testing set?

Is the ablation study carried out on the cityscapes validation set? If so, after multi-scale and flip operations, the result on validation set is the same as on the testing set, both are 82.3 mIoU. Is this a coincidence? By the way, what strategies are adopted for the testing set?

当我用gpu来跑STL模块的forward时，出错：

demo如下：
import torch
a = torch.randn(4,128,256,256)
net = STL(128).cuda()
print(net(a.cuda()).shape)

RuntimeError: shape '[4, 1, 3, 85, 3, 85]' is invalid for input of size 262144
请问如何解决？送入STL的feature size有限制吗？

Usually what is the quantization level？

level_num=？，Usually what is the quantization level

论文中的一个问题，是不是写错了

按照图2的表述和画法，这里一共是high-level features from backbone吧

请问后续解决这个问题了吗？我也按照1，2，4，8重新插入了deeplabv3

项目文件里找到STLNet.py，我记得其中函数PFTEM的qco_1，qco_2，qco_3和qco_6的值原先设定为1，2，3，6，但是我用128_128的图像测试的时候会报错，所以我把这四个数改成了1，2，4，8，这样一来128除这4个数刚好都能除开，程序也不报错了，但是这样改我没有依据，只是让程序不报错。
…
------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "lanyunzhu99/Learning-Statistical-Texture-for-Semantic-Segmentation" @.>; 发送时间: 2022年1月7日(星期五) 下午2:25 _@**._>; _@.@._>; 主题: Re: [lanyunzhu99/Learning-Statistical-Texture-for-Semantic-Segmentation] 当我用gpu来跑STL模块的forward时，出错： (#6) 需要修改PTFEM中的1、2、3、6这四个值，符合你的a大小，我的解决办法是图像size除以这4个数刚好都能除开，你可以试试 你好请问除以4的值放入哪里 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. Triage notifications on the go with GitHub Mobile for iOS or Android. You are receiving this because you commented.Message ID: _@.>

你试过效果如何嘛

我这个就很神奇 训练的时候能训练起来测试的时候就报错

Originally posted by @zhangjiaqiaya in #6 (comment)

为什么我加到自己网络中运行的时候loss表示为nan？

求教！

请问论文首页图１的直方图以及特征图可视化是如何实现的？本人小白，感激解答！

No increase in accuracy

准确率得不到上升，您对最后concat的多通道进行了怎么样的处理呢？ 直接深度卷积压缩通道吗？还是别的方法呢？

这个代码有人跑通了嘛