如何优雅的使用ResU-Net、torch实现图像分割任务,准确率83.9%

Batch大小为8,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为83.90。

得分记录
2019-09-26

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 4.79 。

17:32:36
2019-09-17

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 0 。

10:49:34
2019-09-16

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 35.48 。

05:14:02

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 79.89 。

19:25:16

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 3 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 29.27 。

14:08:22
2019-09-15

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 83.9 。

02:15:50

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 50 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 78.96 。

20:09:29

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 55.26 。

14:09:49
2019-09-12

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 8 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 48.73 。

10:15:21

Batch Size 数据为 8 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 8.52 。

08:54:20