 作者您好，非常感谢您提供的代码，我在自己的三个建筑物数据集上进行实验时，发现levelset的表现差异很大，loss_levelset这项损失在来同一个城市的两个数据集上无法下降，即使后来将batchsize设置为4，初始学习率设置为0.00125时都无法下降，因此在这两个数据集上的map相比全监督的方法低30％，即使是边界框的map也比全监督实例分割方法的边界框map低30％。而在来自另一个城市的数据集上精度可以和全监督的方法媲美。请问这可能是什么原因造成的呢？
作者您好，非常感谢您提供的代码，我在自己的三个建筑物数据集上进行实验时，发现levelset的表现差异很大，loss_levelset这项损失在来同一个城市的两个数据集上无法下降，即使后来将batchsize设置为4，初始学习率设置为0.00125时都无法下降，因此在这两个数据集上的map相比全监督的方法低30％，即使是边界框的map也比全监督实例分割方法的边界框map低30％。而在来自另一个城市的数据集上精度可以和全监督的方法媲美。请问这可能是什么原因造成的呢？