亲爱的作者：
您好！我最在使用您的代码复现您对DJIAVATA2,DJIFPVCOMBO,DJIMAVIC3PRO,DJIMINI3,DJIMINI4PRO的分类工作，使用的是Files and Versions/ImageSet-AllDrones-MatlabPipeline/train中这五类无人机的1925张图片作为训练集，进行数据增强，并使用您的代码与config文件运行后，效果要比您开源的模型要差很多。
在重新阅读论文时我注意到，训练集由原数据与20dB的图片组成，是不是训练时需要将这1925张图片与ValidationSet_5Drones中20dB的图片一起喂给模型，并进行数据增强后才能得到您的结果？
亲爱的作者：
您好！我最在使用您的代码复现您对DJIAVATA2,DJIFPVCOMBO,DJIMAVIC3PRO,DJIMINI3,DJIMINI4PRO的分类工作，使用的是Files and Versions/ImageSet-AllDrones-MatlabPipeline/train中这五类无人机的1925张图片作为训练集，进行数据增强，并使用您的代码与config文件运行后，效果要比您开源的模型要差很多。
在重新阅读论文时我注意到，训练集由原数据与20dB的图片组成，是不是训练时需要将这1925张图片与ValidationSet_5Drones中20dB的图片一起喂给模型，并进行数据增强后才能得到您的结果？