您好，我们一开始在我们的数据上使用zeroshot测试了一下，发现有一定的检测效果，但是热力图上不够精准。
我们试着在自己的数据集上训练了一下，使用的dinov2-large作为backbone，窗口大小尝试了560和896，其余超参数基本与论文保持一致，但我们的每张图的尺寸过大（大于3k*2k，共200多张），缩放和分块两种处理方式都尝试了训练，发现最后测试的结果不行，之前能检测出来的区域完全检测不出，甚至多了很多误报。
另外，我们观察到，我们训练时，第一个epoch的loss就小于1，很快收敛到0.026-0.03，这是一个普遍的现象。
训练版本的模型参考singleclass的代码进行评测，zeroshot时参考zeroshot文件代码。
请教一下，是不是我们使用训练的数据有问题，还是数据处理方式的问题？
您好，我们一开始在我们的数据上使用zeroshot测试了一下，发现有一定的检测效果，但是热力图上不够精准。
我们试着在自己的数据集上训练了一下，使用的dinov2-large作为backbone，窗口大小尝试了560和896，其余超参数基本与论文保持一致，但我们的每张图的尺寸过大（大于3k*2k，共200多张），缩放和分块两种处理方式都尝试了训练，发现最后测试的结果不行，之前能检测出来的区域完全检测不出，甚至多了很多误报。
另外，我们观察到，我们训练时，第一个epoch的loss就小于1，很快收敛到0.026-0.03，这是一个普遍的现象。
训练版本的模型参考singleclass的代码进行评测，zeroshot时参考zeroshot文件代码。
请教一下，是不是我们使用训练的数据有问题，还是数据处理方式的问题？