失败了,一切都失败了

标题已经剧透了结果,但是过程还是很重要的,简要回顾一下。

一月份我说不做多任务,做一个新的思路,其实就是项目要做的,将目标扣出来,然后进行姿态分类。只是定位他们用传统方法做,我用深度学习做定位而已。

我当时说先不做项目,其实其实是因为项目的数据从板子来,需要手动处理很久才能出数据,我才不干呢。我要先用matlab数据。

但本质当时研究的就是将目标扣出来后的姿态分类,算法是可以一样的。

所以,实际上这个姿态分类算法已经研究了3个月了。

在说说新服务器吧。新服务器是去年12月底投入使用的,刚好也是我开始搞这个项目姿态分类算法的时候。我给/home分配了6.8T。但是今天几乎要爆满,现在我删了一些数据,还剩下800G空间。

谁用的呢?我。

在/project里,是我的实验代码和记录,占空间多的主要是模型,每次跑实验都会保存每个epoch的模型,用了1.1T。什么概念呢,一个resnet18,大概45M。

/radar_image_data是我放雷达图像的地方,全是matlab的mat数据文件。占用3.8T。一个普通的66*66*41大小场景雷达图像数据,也就1.3M。

模型上,大的小的,预训练的,不预训练的,自己搭的,卷积、全连接、池化、bn、ln、gn、relu、gelu,网络结构,更不说细的参数调整,label smoothing, mixup, warmup炼丹技巧,我都说腻了。

数据上,二维的、三维的、四维的、不同滤波的、不同成像方式的、不同网格的、整个场景的、提取目标的、仿真的、matlab的、c程序的、平衡的、不平衡的、旋转的、平移的、加噪声的、不同随机种子挑选的、交叉验证的,人工清洗过后的。

我一月份主要重点在神经网络,二月份重点在数据,三月份还是数据。

我手动清洗过两次数据,二月份,看了五万多张图片,删除了一万多个有问题的帧。昨天,一天看了近六万张图片,删除了一万三千多个有问题的帧。

我把各种数据、技巧排列组合了个遍,就像搭积木一样,尽力去搭出心目中理想的城堡。

但是,失败了,都失败了,只有一片废墟。

72%,是一个过不去的坎,我都不奢求它能有90%的正确率,起码85%也好看点,但是没有。

它就像被死神扼住了喉咙,无论如何都过不去

仿佛是一种轮回的宿命感,多少努力在命运前也无济于事。

仿佛是一只被困在玻璃杯里的虫子,出不去,但又不知道什么东西在阻挡着。

利用仿真实验数据,我至少知道了深度学习是可以进行姿态分类了。

但是,现实问题没有那么简单,问题就出现在雷达系统中的某一处。

但我已经没有时间了。

我摆出这么多数据,并不是为自己的菜和怠惰打掩护。

我承认我没有全力以赴 ,我还有很多事情要做。

但是,这3个月的研究,已经比我上大学以来做的研究多得多了。

如此多的数据和实验,都达不到质变所要求的量变,再做多几天也没用了。

所以,我在此表示,一切都失败了。

事与愿违。

我可以承受失败,因为我总会遇到她。

但是,项目恐怕承受不了,不过也没办法了。

我要去做大论文了。

就这样吧。

最后,虽然可能这次以后,降低了公司对我们的信任。

搞台雷达回来吧!!!

不然根本研究不出后续的东西。

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