复现模型的准确率问题 about abinet HOT 10 OPEN

您好，我们自己的复现中，结果基本上跟公布的模型相差不大。

这个结果跟我们运行的结果出入比较大，麻烦检查下：

1. 环境问题，有没有尝试我们提供的镜像，运行中是否有哪里报错的情况？
2. 速度问题，1080ti上我们在集群上train_abinet的速度大概是6天左右可以训练完，如果您那边得一个月这么长，建议检查下是不是存在数据瓶颈（日志中有数据读取时间）。2080上时间没测试过。
3. 数据问题，从网盘下载的数据是否有缺失或大范围不完整的报错？
4. 训练轮数问题，预训练语言模型实际不需要那么长时间，看着收敛即可。预训练视觉模型跟完整训练ABINet，在降低一次学习率（第6轮降低后），第8轮左右可以视情况停止。不知道您有没有关注tensorboard的评估曲线，是否已经收敛
5. 此外，首先检查下视觉模型的效果，不知道现在视觉模型收敛的精度如何？

from abinet.

您好，我们自己的复现中，结果基本上跟公布的模型相差不大。

这个结果跟我们运行的结果出入比较大，麻烦检查下：

1. 环境问题，有没有尝试我们提供的镜像，运行中是否有哪里报错的情况？
2. 速度问题，1080ti上我们在集群上train_abinet的速度大概是6天左右可以训练完，如果您那边得一个月这么长，建议检查下是不是存在数据瓶颈（日志中有数据读取时间）。2080上时间没测试过。
3. 数据问题，从网盘下载的数据是否有缺失或大范围不完整的报错？
4. 训练轮数问题，预训练语言模型实际不需要那么长时间，看着收敛即可。预训练视觉模型跟完整训练ABINet，在降低一次学习率（第6轮降低后），第8轮左右可以视情况停止。不知道您有没有关注tensorboard的评估曲线，是否已经收敛
5. 此外，首先检查下视觉模型的效果，不知道现在视觉模型收敛的精度如何？

速度我也测试了一下，使用双卡titanxp，batchsize缩半，一个epoch需要一天，如果按默认设置则需要10天，换到4卡上确实差不多5天，语言模型和视觉模型暂时还没测试，等八卡到了我也测试一下

from abinet.

首先感谢作者的分享，看了您的文章，给了我很大的启发。
最近复现了一下您的程序，使用的是开源的code中yaml文件的默认参数，除了数据集路径与batchsize数值其他并未改动。但是训练的结果准确率却和ABInet的开源的model差了很多。

我们的复现结果：IIIT5k 准确率为89.8%，小于公布的96.4%；SVT：92.1%小于开源model的93.2%；IC15: 82.2%小于开源model的85.9%；SVTP: 87.1% 小于开源的89%；CUTE:84.7%小于开源model的89.2%。

有些数据集的准确率相差非常大，例如IIIT5k。请问是什么原因呢？可能是训练的epoch造成的吗？我复现vision model 训练了默认的8个epoch，language model 默认的epoch数是80，由于太大，我训练了5个epoch就停止了训练，这个时候从损失值来看网络差不多稳定了。在训练ABInet 时 训练了3 个epoch，此时我发现网络也已经差不多稳定了。如果完全复现80个和10个epoch，确实是一个很大的工程，我的两个2080ti的gpu大概需要30天，而文中写的使用4个1080ti也需要半个月吧

请问您训练时的参数是什么。模型的准确率相差太多是哪些地方我没注意到导致的呢？
再次感谢作者的工作与贡献。期待您的回复。

@zdz1997 请问现在复现的精度跟速度都如何了？

from abinet.

首先感谢作者的分享，看了您的文章，给了我很大的启发。
最近复现了一下您的程序，使用的是开源的code中yaml文件的默认参数，除了数据集路径与batchsize数值其他并未改动。但是训练的结果准确率却和ABInet的开源的model差了很多。
我们的复现结果：IIIT5k 准确率为89.8%，小于公布的96.4%；SVT：92.1%小于开源model的93.2%；IC15: 82.2%小于开源model的85.9%；SVTP: 87.1% 小于开源的89%；CUTE:84.7%小于开源model的89.2%。
有些数据集的准确率相差非常大，例如IIIT5k。请问是什么原因呢？可能是训练的epoch造成的吗？我复现vision model 训练了默认的8个epoch，language model 默认的epoch数是80，由于太大，我训练了5个epoch就停止了训练，这个时候从损失值来看网络差不多稳定了。在训练ABInet 时 训练了3 个epoch，此时我发现网络也已经差不多稳定了。如果完全复现80个和10个epoch，确实是一个很大的工程，我的两个2080ti的gpu大概需要30天，而文中写的使用4个1080ti也需要半个月吧
请问您训练时的参数是什么。模型的准确率相差太多是哪些地方我没注意到导致的呢？
再次感谢作者的工作与贡献。期待您的回复。

@zdz1997 请问现在复现的精度跟速度都如何了？

使用了作者给的视觉和语言预训练模型，只训练最后一步，使用4卡titanxp跑了5天，结果上差不多，可能@zdz1997 同学在预训练语言模型和视觉模型的时候没收敛，具体结果如下：

ic15:85.1
IIIT5k:96.4
SVT:93.4
SVTP:87.9
ic13:97.5
CUTE:90.3
AVG:92.4

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可能是我没有使用镜像环境的原因吧。单独测试视觉模型的准确率，相比于作者开源的pretrained model 大概低了3%。而我自己训练的视觉模型已经训练完了所有的epoch，最后观察曲线发现模型已经收敛了。至于后续的工作我再研究研究，谢谢各位的分享与回复哈。

from abinet.

使用docker平台用了作者的镜像环境，我只训练了vision model（一共训练了8个epoch）。结果如下，和开源的vision model，差距还挺大的，我直接使用的开源的code的默认的参数，要想达到开源的model 的性能，我是需要额外设置什么吗？

Model | IIIT5k | SVT | IC13 | IC15 | SVTP | CUTE
我们训练vision model | 88.6% | 87.8% | 93.2% | 78.2% | 81.7% | 79.9%
您开源的vision model | 95.0% | 89.8% | 95.0% | 82.7% | 84.2% | 87.5%

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使用docker平台用了作者的镜像环境，我只训练了vision model（一共训练了8个epoch）。结果如下，和开源的vision model，差距还挺大的，我直接使用的开源的code的默认的参数，要想达到开源的model 的性能，我是需要额外设置什么吗？

Model | IIIT5k | SVT | IC13 | IC15 | SVTP | CUTE
我们训练vision model | 88.6% | 87.8% | 93.2% | 78.2% | 81.7% | 79.9%
您开源的vision model | 95.0% | 89.8% | 95.0% | 82.7% | 84.2% | 87.5%

@zdz1997 您好，很有可能是您使用的数据的问题，建议您直接用我们提供的训练数据。问题详细描述请参见这个issue #30

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感谢作者的code与dataset，用新的数据集训练后，vision model的准确率已经基本和您的model效果持平了，这数据集的功力也太可怕了 qwq........

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你好，请问在中文下有相应的数据集吗？有测试过效果吗？

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您好，我们自己的复现中，结果基本上跟公布的模型相差不大。

这个结果跟我们运行的结果出入比较大，麻烦检查下：

1. 环境问题，有没有尝试我们提供的镜像，运行中是否有哪里报错的情况？
2. 速度问题，1080ti上我们在集群上train_abinet的速度大概是6天左右可以训练完，如果您那边得一个月这么长，建议检查下是不是存在数据瓶颈（日志中有数据读取时间）。2080上时间没测试过。
3. 数据问题，从网盘下载的数据是否有缺失或大范围不完整的报错？
4. 训练轮数问题，预训练语言模型实际不需要那么长时间，看着收敛即可。预训练视觉模型跟完整训练ABINet，在降低一次学习率（第6轮降低后），第8轮左右可以视情况停止。不知道您有没有关注tensorboard的评估曲线，是否已经收敛
5. 此外，首先检查下视觉模型的效果，不知道现在视觉模型收敛的精度如何？

你好，请问在中文下有相应的数据集吗？有测试过效果吗？

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