poseformerv2，输入序列为81帧时的精度复现问题

Question

输入81帧，保留中间一帧，dct为3时，做出来的最好精度为48.3，达不到47.6，学习率0.0001，0.0008都试过，batchsize1024，512，2048也试过，做不出来，有和我一样情况的么？27帧时的情况倒是复现出来了，如有回答，不胜感谢！

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题描述中提到了使用poseformerv2模型处理81帧的输入序列，并保留其中的中间一帧，但最佳精度只有48.3，而期望的精度应该是47.6。已经尝试了不同的学习率和批量大小，但都未能满足要求。并且希望知道是否有其他人也遇到了类似的情况，并希望得到一些建议。

针对这个问题，我提几个可能的解决方案和建议：

1. 调整模型参数：尝试调整poseformerv2模型中的参数，例如增加模型的深度或宽度，使用更复杂的网络结构，或增加模型中的注意力头数等，以提高模型的性能和精度。

2. 增加训练数据：如果可能的话，可以尝试增加更多的训练数据，这有助于提高模型的泛化能力和精度。可以尝试使用数据增强技术，如旋转、平移、裁剪等来扩充数据集。

3. 调整学习率和训练策略：除了已尝试的学习率外，还可以尝试使用其他学习率调度器或优化器，如AdamW等。可以尝试使用不同的学习率衰减策略，如cosine annealing、warm-up等。

4. 调整数据预处理：检查数据预处理的方式是否正确，确保输入数据的尺寸、标准化、缩放等处理步骤正确。如果数据存在异常值或噪声，可以尝试使用滤波或去噪技术来净化数据。

5. 进行模型调试和分析：可以使用模型解释技术，如Grad-CAM、Attention等，来了解模型在哪些区域关注度较高或较低，从而判断是否存在特征提取不准确或关键帧选择问题。

6. 参考其他研究和论文：搜索poseformerv2相关的研究或论文，了解其他人是否也遇到了类似的问题，并尝试参考他们的解决方案或建议。

虽然我不能提供完整的解决方案，但希望这些建议能对你有所帮助。如果还有其他问题，请随时提出。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^