训练时间+GPU是否利用问题

[WeiCL7777]

作者您好！我在复现您的变化检测 LEVIR-CD 数据集部分内容时（BIT-ResNet50 训练，ResNet50 预训练模型使用torch官方结果），batch size设置为4 （大于4则会爆显存）。发现训练一个epoch需要十五分钟左右，这和 LEVIR-CD 较小的数据量不符。在复现 BIT 算法官方论文时，同样的模型设置训练一个 epoch 仅需一分钟，而且能接受更大（12）的 batch size 且不会爆显存。
希望咨询作者，这种情况发生的原因是什么？因为代码是在 BIT 基础上修改的，理论上不会有这么大的训练差距，所以非常疑惑。
非常期待作者的回复，谢谢！

[DotWang]

@WeiCL7777 你好，时间太长了，我不记得了，按理说256*256的不可能bs=4就爆显存，可能你需要仔细检查一下两边的代码了，看看是你resnet加载成101了还是数据增强部分有问题？

[DotWang]

@WeiCL7777 另外，在这几个仓库的isue中，也有人做过变化检测，但是他们似乎没有出现你这种问题

[Sanfordhhhh]

你好，我想请问一下levir-cd数据集我刚下载的时候里面的结构是test，trian，val，然后test里面的结构是A，B，Label，这个是正确的吗

[DotWang]

@Sanfordhhhh please see the readme: https://github.com/ViTAE-Transformer/RSP/blob/main/Change%20Detection/README.md