作者您好，我想使用50%的数据量测试模型的mAP，该如何设置呢？

[coldlarry]

作者您好，非常感谢您的工作。您使用20%的数据量在VOC上达到了不错的效果，如果我想测试50%的数据量是否可以达到100%数据量的效果，我该怎么修改程序呢？

我粗略看了下代码，是不是只需要增加circle的值就可以了呢？

麻烦您回复下我~

[yuantn]

你好，你可以通过修改 configs/MIAOD.py 中的初始已标注集大小 X_L_0_size 、每一个循环增加的已标注样本数量 X_S_size 和循环数 cycles 来达到你想要的效果。最后一个循环使用的已标注样本数据量等于 X_L_0_size + X_S_size * (len(cycles) - 1)。

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Hello, you can modify the size of initial labeled set X_L_0_size, the number of added labeled samples after each cycle X_S_size and the number of cycles cycles in configs/MIAOD.py to achieve the effect you want. The amount of labeled data in the last cycle is X_L_0_size + X_S_size * (len(cycles)-1).

[coldlarry]

感谢！这回答对我帮助很大。

[coldlarry]

您好作者，为什么你论文里说到先最大化示例不确定性，再最小化示例不确定性。为什么在代码里？这个顺序反而反过来了？

[yuantn]

您好，关于这个问题，请参考问题 #4 。

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Hello, for this question, please refer to Issue #4 .