Table 3 ResNet-50+FPN+UPerNet

[陈林蔚]

有趣的工作！
请教一下，论文中Table-3 ResNet-50+FPN+UPerNet的结果如何复现呢？
我看到mmseg官网80K的结果就已经和论文中160K的结果一致。论文中Report的结果是否有误？还是说有什么实验细节不一致的地方。

[Yongming Rao]

你好，因为论文里面我们主要对比的对象是性能更强的新架构（如Swin、ConvNeXt和HorNet），我们在ADE20K实验中采用和这些工作一致的训练参数，如AdamW优化器，统一的weight decay等，可以参考这个文件，来进行不同架构之间比较公平的比较。Table 3里面的Swin-S在这个参数下，结果能够和原始论文及ConvNeXt中保持一致。mmseg里面的结果采用SGD，可能针对传统模型如ResNet效果比较好。

[陈林蔚]

感谢回复！另外，使用的是ResNetV1c还是标准的ResNet呢？