关于训练问题

[xinyue-sun]

作者您好，先介绍一下我的实验情况：我用下载的权重文件和自己训练的权重分别进行推理，mAP分别是27.1和23.8，这导致最终oriented rcnn检测DOTA测试集结果差距较大。下载的权重文件最终得到的结果与论文数据33.31基本一致，而我自己训练的权重最终测试集mAP只有28.15。
所以想请教一下，DOTA数据集在裁剪清洗阶段您是怎样操作的？是否裁剪策略不同会影响训练效果？

[Luo-Z13]

作者您好，先介绍一下我的实验情况：我用下载的权重文件和自己训练的权重分别进行推理，mAP分别是27.1和23.8，这导致最终oriented rcnn检测DOTA测试集结果差距较大。下载的权重文件最终得到的结果与论文数据33.31基本一致，而我自己训练的权重最终测试集mAP只有28.15。 所以想请教一下，DOTA数据集在裁剪清洗阶段您是怎样操作的？是否裁剪策略不同会影响训练效果？

你好，裁切脚本是使用mmrotate的默认裁切方法(https://github.com/open-mmlab/mmrotate/blob/main/tools/data/dota/README.md)，我目前没有试过其他裁剪策略。另外在issue中已经上传了DOTA数据集的伪标签(https://github.com/Luo-Z13/pointobb/issues/17#issuecomment-2343354974)，其中的true_rbox字段是对应的裁切后的原始真值rbox，可以与你自己的裁切结果进行查看核对。