请问：ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco.pdparams与ppyoloe_crn_m_obj365_pretrained.pdparams 区别？

[lifw555]

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请问： https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco.pdparams 与 https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/pretrained/ppyoloe_crn_m_obj365_pretrained.pdparams

两个预训练模型有什么不同？ ppyoloe_crn_m_obj365_pretrained.pdparams 是 配置文件中默认自带的。 ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco.pdparams 是 文档中说明要使用的。

我使用ppyoloe_plus_crn_m_80e_coco.pdparams进行finetune时报错， 而使用ppyoloe_crn_m_obj365_pretrained.pdparams进行finetune时不报错。

其他的配置参数完全一致，就是更换了这个pretrain_weights参数值。

配置文件参考这个https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7622

[nemonameless]

训练用的数据集不一样，head分类层通道数即种类不一样。 obj365数据量远大于coco，所以可以用obj365训好的权重给训coco时做预训练fintune，同理coco训好的权重也可以给几百张几千张的业务数据集做预训练fintune。

这个报错理论上和pretrain_weights 无关，本质还是极端情况会触发这个bug。不加amp安装低版本paddle试试，如2.2.2

[lifw555]

训练用的数据集不一样，head分类层通道数即种类不一样。 obj365数据量远大于coco，所以可以用obj365训好的权重给训coco时做预训练fintune，同理coco训好的权重也可以给几百张几千张的业务数据集做预训练fintune。

这个报错理论上和pretrain_weights 无关，本质还是极端情况会触发这个bug。不加amp安装低版本paddle试试，如2.2.2

经过测试，使用aistudio上对应的版本，在aistudio上完全可行，换成本地部署，就不行。

使用ppyoloe_crn_m_obj365_pretrained完全没问题。

奇怪。