有没有复现过PFENet的，如何解决？

Question

这种情况该怎么解决，真的没点头绪，有没有懂这块的回答一下，能够帮忙解决的可以有偿

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对您所描述的问题，您在复现PFENet（Partially-Feature-Extractor Network）时遇到mIoU（mean Intersection over Union）评估结果为0的情况。从您提供的日志信息来看，模型在验证集上的表现极差，没有正确识别任何类别。为解决这个问题，您可以按照以下步骤进行排查和调试：

1. 检查数据预处理与加载：

确保训练、验证和测试数据集的预处理方式（包括但不限于图像尺寸调整、归一化、色彩空间转换等）与原论文或官方实现一致。检查数据加载路径是否正确，确保模型正在使用正确的数据进行推理。

2. 验证权重文件加载：

您提到已加载了预训练权重exp/pascal/splito_resnet50/model/1000epoch.pth。请确认此权重文件来源可靠，且与当前使用的网络架构、数据集及训练配置相匹配。如果可能，尝试使用官方提供的预训练模型进行验证。

3. 检查模型结构与参数：

仔细核对您实现的PFENet模型结构是否与原论文完全一致，包括主干网络（ResNet50）、特征提取器、注意力模块、解码器等部分。确保所有层的参数设置（如卷积核大小、步长、填充等）无误，并且各部分之间的连接正确。

4. 确认损失函数与优化器：

检查损失函数的选择和实现是否与原论文相符，通常对于语义分割任务，交叉熵损失函数（Cross Entropy Loss）是常见的选择。同时，确认优化器类型、学习率、权重衰减等超参数设置合理。

5. 调整训练策略：

审视训练过程中的学习率调度策略、早停条件、批大小、训练轮数等参数。如果初始学习率过高或下降过快，可能导致模型收敛不良。适当增加训练轮数或调整学习率策略可能会改善结果。

6. 数据集划分与评估指标计算：

确认数据集划分方式（如sub_list和sub_val_list所示）与原论文或基准实验保持一致。检查mIoU等评估指标的计算代码，确保其逻辑正确且与其他工具（如torchmetrics等库）计算结果吻合。

7. 实例可视化与异常样本检查：

将模型预测结果与真实标签进行可视化对比，观察模型在特定样本上的表现。寻找是否存在大量明显误分类的样本，分析其原因（如标注错误、极端光照条件等），并考虑是否需要对这些样本进行特殊处理或从数据集中剔除。

8. 代码复现与社区求助：

如果您已经严格遵循上述步骤但问题仍未解决，建议尝试复现官方或其他开源的PFENet实现，以排除代码实现层面的错误。同时，可以在相关研究社区（如GitHub、ResearchGate、知乎等）发布问题，附上详细的复现环境、代码片段和问题描述，寻求同行的帮助和建议。

示例代码（仅作参考，具体实现需根据您的项目调整）：

import torch
from your_pfenet_module import PFENet

# 加载预训练权重
model = PFENet(num_classes=5)  # 假设您有5个类别
checkpoint = torch.load('exp/pascal/splito_resnet50/model/1000epoch.pth')
model.load_state_dict(checkpoint['state_dict'])

# 设置设备并切换模型到设备上
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# 定义损失函数与优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-4)

# 训练循环
for epoch in range(100):  # 假设训练100个epoch
    for inputs, targets in dataloader:
        inputs, targets = inputs.to(device), targets.to(device)
        
        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)

        # 反向传播与优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # 学习率调整（这里仅作为示例，实际应根据论文或经验选择合适的学习率策略）
    scheduler.step()

    # 模型验证与评估
    with torch.no_grad():
        model.eval()
        val_loss = 0.0
        for val_inputs, val_targets in val_dataloader:
            val_inputs, val_targets = val_inputs.to(device), val_targets.to(device)
            val_outputs = model(val_inputs)
            val_loss += criterion(val_outputs, val_targets).item()
        
        val_loss /= len(val_dataloader)
        print(f"Epoch {epoch}, Validation Loss: {val_loss:.4f}")

    # 保存模型
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        torch.save({
            'epoch': epoch + 1,
            'state_dict': model.state_dict(),
            'optimizer': optimizer.state_dict(),
        }, f'exp/pascal/splito_resnet50/model/{epoch+1}epoch.pth')

model.eval()

通过以上步骤和示例代码，您可以逐步排查PFENet复现过程中遇到的问题，并针对性地进行调整，以期提高模型在验证集上的mIoU得分。如需进一步协助，欢迎提供更具体的代码片段和问题细节。