performance drop when fintunning DMC model from ACMMM2022
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia esaminando il codice di test e training di DMC, il modello pre-addestrato fornito e la strategia di Sheng et al. 2021 a cui si fa riferimento. Riproduci il fine-tuning con lr=1e-5, la media della loss del forward multi-frame e la loss regolare di rate-distortion, quindi determina perché la curva RD diminuisce e documenta o correggi la causa.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Congratulations on such remarkable results that surpass VVC!
I ran the test code with the pre-trained model you provided and I reproduced the results you reported in the paper.
Unluckily, when I tried to finetune it for some steps following the training strategy (lr=1e-5, multi-frame forward loss averaging) in (sheng et al2021), the RD curve will drop around 0.7 dB after just hundreds of steps.
The training code is based on DVC and the regular rate-distortion loss is optimized.
Any suggestions will be appreciated.
Thank you!
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 829
- Fork
- 138
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
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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