自动test和单独test结果不一致

[jc991206]

我仅仅对pointvector.py和group.py做了更改，在进行S3DIS的area5测试的时候，为什么train完之后自动test的结果和我单独拿出best_bth进行test的结果不一样， 但我在运行原始的代码的时候,train之后的自动test和单独进行的test（CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash script/main_segmentation.sh cfgs/s3dis/pointvector-xl.yaml wandb.use_wandb=False mode=test --pretrained_path /home/jichao/jc/code/PointNeXt-vector-original/examples/segmentation/log/s3dis/61/checkpoint/s3dis-train-pointvector-xl-ngpus1-seed7362-20240118-201954-m7diD5EE9smkfMuTtnUYbY_ckpt_best.pth）结果一样，并且效果高于72.3（论文中公布的结果）请问这是什么原因。

[sobigrain]

我仅仅对 pointvector.py 和 group.py 做了更改，在进行S3DIS的area5测试的时候，为什么train完之后自动test的结果和我单独拿出best_bth进行test的结果不一样， 但我在运行原始的代码的时候，train之后的自动测试和单独进行的test（CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash script/main_segmentation.sh cfgs/s3dis/pointvector-xl.yaml wandb.use_wandb=False mode=test --pretrained_path /home/jichao/jc/code/PointNeXt-vector-original/examples/segmentation/log/s3dis/61/checkpoint/s3dis-train-pointvector-xl-ngpus1-seed7362-20240118-201954-m7diD5EE9smkfMuTtnUYbY_ckpt_best.pth）结果一样，并且效果高于72.3（论文中公布的结果）请问这是什么原因。

Note testing is a must step since evaluation in training is performed only on subsampled point clouds not original point clouds.