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HaloTrouvaille / YOLO-Multi-Backbones-Attention

Model Compression—YOLOv3 with multi lightweight backbones(ShuffleNetV2 HuaWei GhostNet), attention, prune and quantization
https://github.com/HaloTrouvaille/YOLO-Multi-Backbones-Attention
493 stars 118 forks source link

请问有比如加入se模块的预训练模型么？如果没有是否可以用传统结构的预训练模型，然后对se模块权重做随机初始化？ #2

Closed clw5180 closed 4 years ago

clw5180 commented 4 years ago

RT

clw5180 commented 4 years ago

请教 @HaloTrouvaille 老哥

HaloTrouvaille commented 4 years ago

您好，这个预训练我没有做。如果您想要使用传统结构的预训练模型(yolov3.weights/yolov3tiny.weights)应该也是没有问题的，因为SE我一般都是插在了骨干网络结尾。但我把预训练的代码注释掉了，您可以参照原yolo代码取消注释，利用model.oy中的load_darknet_weights函数加载.weights文件。

clw5180 commented 4 years ago

(yolov3.weights/yolov3tiny.weights)应该也是没有问题的，因为SE我一般都是插在了骨干网络结尾。但我把预训练的代码注释掉了，您可以参照原yolo代码取消注释，利用model.oy中的load_darknet_weights函数加载.weights文件。

非常感谢！