pdseg实现auxiliary loss

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PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （『飞桨』核心框架，深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署）

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pdseg实现auxiliary loss #27823

Closed lyn1225 closed 2 years ago

lyn1225 commented 3 years ago

语义分割领域常用auxiliary loss来优化训练，官方提供的pdseg文件loss.py中定义了multi_softmax_with_loss()函数，并且在config.py文件中也定义了cfg.MODEL.MULTI_LOSS_WEIGHT。如果要实现auxiliary loss，是否只要在相应的模型文件中返回logits的元组，并且在config.py文件中设置logits的元组所对应的MULTI_LOSS_WEIGHT就可以了？菜鸡希望大佬的解答。

bjjwwang commented 3 years ago

已收到，我咨询下Seg的同学回复下。

wuyefeilin commented 3 years ago

目前静态图没有提供支持auxiliary loss来优化训练，里面的multi_softmax_with_loss()函数是因为icnet而设置的。我们正在往动态图迁移，在动态图版本里是支持任意增加auxiliary设置的，如果你感兴趣的话可以尝试使用我们的动态图版本。

你目前使用的哪一个模型，目前的训练精度是多少。

有问题的话可以提到https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg repo的issue里方便我们跟踪恢复。

paddle-bot-old[bot] commented 2 years ago

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