Failed to reproduce mova-360p’s LSE-C and LSE-D metrics on Verse-Bench
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Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- huggingface, python
- Ambito
- machine-learning, testing-qa
Direzione di ricerca
Inizia con il dataset Verse-Bench di Hugging Face, il repository GitHub e le impostazioni della demo del codice d'ufficio utilizzate per l'inferenza video. Confronta i passaggi di preparazione, inferenza e valutazione LSE-C/LSE-D con i risultati riportati nel paper e i casi set3 caricati; il lavoro è completato quando viene identificata l'origine della discrepanza oppure viene spiegato perché le metriche riportate non possono essere riprodotte.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi,
I tried to reproduce mova-360p’s LSE-C and LSE-D metrics on Verse-Bench, but ran into some issues. I followed the instructions in Verse-Bench (Hugging Face dataset) and Verse-Bench (GitHub repo) to prepare the test data and run the evaluation. For video inference, I used the same settings as the office code demo.
However, my average LSE-C is 5.41 and the average LSE-D is 13.303, which are much worse than the numbers reported in the paper. When I visualized the generated videos, they didn’t look obviously strange.
I uploaded the first two inference results from set3 here:
Google Drive link
In my tests:
- For case0: LSE-C = 4.4768114, LSE-D = 12.80221240751205
- For case-1: LSE-C = 6.9611187, LSE-D = 13.244998070501513
I’m not sure what might be causing this discrepancy.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 1.1k
- Fork
- 97
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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