请问大家的nanotrack V3最多能练到多少？ about siamtrackers HOT 28 CLOSED

因为学习率，batch size和epoch的设置问题不能一次训练就达到最好，可以尝试加载你的EAO=0.28的模型作为pretrained, 然后finetune一下

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对的，我尝试了加载，最终能够提到0.36左右，距离您的0.449还是差距很大/(ㄒoㄒ)/~~，请问您这边total_loss最多能降到多少，我这边最多是0.13就始终下不去了，lr已经调的非常非常低了，cls_loss基本上稳定是0.0几了，但是loc_loss下不去了。

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而且我的模型大小和您的也不太一样，您是后面加了一些裁剪？

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可以保持学习率不变，然后把batch size调的大一些试试，比如batch size= 128或者256；
loss越低并不代表在数据集上的测试精度就一定越高；
finetune阶段loss不会降低太多，因为模型的能力学习的差不多了，finetune阶段，只要loss没有异常（nan 或inf）可以不用太关注loss变化

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关于模型的大小问题，你可以查看一下.pth是否保存了权重之外的冗余信息；因为是为了部署到边缘设备上，最终大小以转换之后的onnx，ncnn或mnn为准

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好的好的，非常感谢您，那么此时的lr的下降策略依旧保持log？backbone部分解冻需要调整嘛，原来是epoch>10的时候，解冻的。

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可以保持学习率不变，然后把batch size调的大一些试试，比如batch size= 128或者256； loss越低并不代表在数据集上的测试精度就一定越高； finetune阶段loss不会降低太多，因为模型的能力学习的差不多了，finetune阶段，只要loss没有异常（nan 或inf）可以不用太关注loss变化

博主您好，我跟着您的建议，又pretrain了，但是已经3轮训练了，最高的也只有0.389左右，距离您的baseline距离实在有点大，目前我也就调整了lr，已经调的非常小了，第三轮训练的提升非常的小，只有0.07左右，请问您有哪些炼丹的建议吗，请您不吝赐教🙏

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VOT2018 EAO=0.389精度也不低了，已经超多很多大模型，再继续提升精度有限，可以运行 python ./bin/hp_search.py
继续在VOT2018上进行超参数调整，寻找当前模型最优的参数组合，应该可以再提升1-2个点；

学习率，batch size，预训练权重都尝试了，其他的方式：

网络结构上：可以考虑适当增加网络head的层数或者通道数；

数据集上：还可以考虑加入TrackingNet数据集进行训练，不过我觉得麻烦就没用那个数据

学习方式：可以尝试蒸馏学习的方式，损失函数上是否有更好的尝试？

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还有您用的单卡还是多卡训练的，主要是想这个暑假复现您的效果，结果就您给的那个pretrain都没有达到/(ㄒoㄒ)/~~，想以您的模型作为baseline，为了后面我自己模型的修改，所以想要较好的复现，非常感谢您的回答

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使用单卡3090训练的，要完全复现很难的。另外一点，不能只盯着一个数据集的精度，要分析分析原因，比如V3在VOT2018比较高，但是在VOT2019就很差，你最好可视化看看到底哪些情况下表现不如LightTrack，而且这个也和数据评估的方式有一定关系；因为当时时间有限，并没有进行针对性的分析。如果要有效的进行改进还是得好好分析一下bad case。

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好的好的，太感谢您了，因为之前没有练过丹，请问您，就是您觉得一个模型，如果自己设计、魔改的话，训练这方面画多长时间，或者说据如同您的这个模型，不断加载几轮是比较合适的🙏

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V2、 V3这样的小网络一般finetune 2轮就差不多了，后面再提升主要得靠hp_search调参，但是也提升很有限；如果能配合蒸馏或者NAS应该还能提升不少；模型太小不适合使用太多的trick，设计的太复杂就失去了原本的目的，网络的结构上也可以参考一下nanodet++；

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好的好的，非常感谢您的帮助，真的很感激您对我的帮助🤞

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VOT2018 EAO=0.389精度也不低了，已经超多很多大模型，再继续提升精度有限，可以运行 python ./bin/hp_search.py 继续在VOT2018上进行超参数调整，寻找当前模型最优的参数组合，应该可以再提升1-2个点；

学习率，batch size，预训练权重都尝试了，其他的方式：

网络结构上：可以考虑适当增加网络head的层数或者通道数；

数据集上：还可以考虑加入TrackingNet数据集进行训练，不过我觉得麻烦就没用那个数据

学习方式：可以尝试蒸馏学习的方式，损失函数上是否有更好的尝试？

又来打扰您了，我想尝试用知识蒸馏，最近在看相关论文，想问的是，您有在siam跟踪这块用过蒸馏吗，相关的论文不多，都是说由于外观特征难以压缩导致在siam网络这块，蒸馏的效果不是很好，但是还是有一些工作的。我现在想的是用深层的mobilenetv3以及更深的cls，loc当作teacher，还是说直接拿transform那些作为teacher，想问问您的意见，非常感谢！

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拿transform那些作为teacher， 蒸馏方式可以参考一下DWPose

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您好，又来打扰您了，请问您的v3版本的cross correlation是从哪里获得的灵感，感觉没有头绪挠头🙏

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cross correlation 这个在siamfc，siamrpn，siamfc++，siamban中都可以借鉴

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好的，感谢您的解答

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博主，又来打搅您了🤣，想请教您一些建议，由于我的课题应用场景是无人机，所以导致尺度会比较小，且尺度变换较大，我自然想到了shufflev2+fpn（根据您的建议看了nanodet，受益匪浅，选择用ghostfpn），但是我再看论文的时候发现，只有少数的网络用的shuffle作为backbone，我看到的只有SiamTPN，shufflev2最后拿出来的三个尺度的feature的融合方式上，您有什么建议吗，我现在是借鉴siamban的方式，先把t,x分别三个的feature，放到一个尺寸大小，再加上一个weight融合成一个特征图，之后再用pw进行特征融合，head部分和您的nanotrackv3一样。
但是这样的网络，我训练完之后在vot2018上只有eao，0.16的效果，您能根据您的经验给出一些建议吗，非常感谢！🙏

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博主，您好，又来打扰你您了，最近炼丹太折磨了，可以问下，您当时在训练v3的时候的过程嘛，我自己模型发现将训练好的模型再加载，finetune的效果几乎没有，然而您的网络，就很明显，可以指点一下嘛，还请您不吝赐教🙏🙏

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同求博主，能不能指导下V3的训练过程，练不出来😭😭😭

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好的好的，非常感谢您，那么此时的lr的下降策略依旧保持log？backbone部分解冻需要调整嘛，原来是epoch>10的时候，解冻的。

大哥，能不能传授下你的训练方法呢。

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我也练不出来😂

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大兄弟你训练一次多久啊。我在3090ti上训一次要10天，比他们大模型还慢

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我4090一次要4个半小时 从 Windows 版邮件发送 发件人: yifanya 发送时间: 2023年11月19日 1:11 收件人: HonglinChu/SiamTrackers 抄送: wjh; Author 主题: Re: [HonglinChu/SiamTrackers] 请问大家的nanotrack V3最多能练到多少？ (Issue #125) 大兄弟你训练一次多久啊。我在3090ti上训一次要10天，比他们大模型还慢 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>

问下，您是6个数据集，一起训练，4个半小时吗，多少张卡

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问下，您是6个数据集，一起训练，4个半小时吗，多少张卡

是的，6个数据集，一张4090

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我4090一次要4个半小时 从 Windows 版邮件发送 发件人: yifanya 发送时间: 2023年11月19日 1:11 收件人: HonglinChu/SiamTrackers 抄送: wjh; Author 主题: Re: [HonglinChu/SiamTrackers] 请问大家的nanotrack V3最多能练到多少？ (Issue #125) 大兄弟你训练一次多久啊。我在3090ti上训一次要10天，比他们大模型还慢 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you authored the thread.Message ID: @.***>

问下，您是6个数据集，一起训练，4个半小时吗，多少张卡

是的，6个数据集，一张4090

是4090快还这么模型比较小啊

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