有关于模型在coco数据集上的表现 about bidet

[Wuziyi616]

你好 经过我们很努力的尝试 可以稍微提高 但离 30 还是差得很远，因为我们是二值网络 注重于降低计算量和显存，因为性能方面会有一定受损
您或许可以关注一下最近的工作 比如这篇，根据他们的 Table 3, 在 COCO 上达到了 30 左右的性能

[tongchangD]

好的。非常感谢博士您的回复。
我现在就是想找一个二值网络，我的目标也是想找一个降低计算量和显存的网络，看在 COCO 上能否达到30左右（或较近）的Map。您说的这篇论文，我会仔细去阅读，遗憾的是他未公开源码，而我的复现能力菜的抠脚，也不知道能否复现。

祝好

[tongchangD]

博士，您好
我还有一个疑问， 您设计的这个全部都是二值计算，还是除了第一层和最后一层是全精度的，其他都是二值计算
祝好

[Wuziyi616]

你好 依照二值网络的惯例 第一和最后一层是全精度 只有中间是二值
很好理解 因为输出层要预测 bbox coordinate, 这是一个连续的值，因此如果仍然用二值输出层 只能得到整数预测，误差必然很大

[tongchangD]

是的，我之前尝试过将其他网络改成这样（第一和最后一层是全精度，中间层为二值），但与全精度计算的结果相差就比较大，然后搜索资料时发现您的论文与代码，感觉还比较OK，然后就开始训练测试。可惜的是我还没复现到您论文的效果，您当时训练花了多久，然后用的啥平台呀。

[Wuziyi616]

年代过于久远... 应该就是正常 2张 (?) GTX1080Ti 训要训几天 具体不记得了 大概 3 天？

[tongchangD]

请问是8G显存吗？

[tongchangD]

不是，查了一下，是12G显存。是说我的8G小卡训练起来batchsize设置为8，num_worker=1时，训练起来都为何这么吃力呢

祝好