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想问下为什么要fine-tune呢,是我们提供的预训练模型效果较差吗?fine-tune训练的超参数是用的默认配置吗?
想问下为什么要fine-tune呢,是我们提供的预训练模型效果较差吗?fine-tune训练的超参数是用的默认配置吗?
测试了效果不太好,我的排版没有顺序,有些会漏识别或者错识别。训练的超参是默认的configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml文件,使用labelme标注的多边形数据,使用x2coco.py转换成训练集和测试集,yml文件配置如下: BASE: [ '../../../../runtime.yml', '../../base/picodet_esnet.yml', '../../base/optimizer_100e.yml', '../../base/picodet_640_reader.yml', ]
pretrain_weights: https://paddledet.bj.bcebos.com/models/pretrained/LCNet_x1_0_pretrained.pdparams weights: output/picodet_lcnet_x1_0_layout/model_final find_unused_parameters: True use_ema: true cycle_epoch: 10 snapshot_epoch: 1 epoch: 100
PicoDet: backbone: LCNet neck: CSPPAN head: PicoHead
LCNet: scale: 1.0 feature_maps: [3, 4, 5]
metric: COCO num_classes: 15
TrainDataset: !COCODataSet image_dir: train anno_path: annotations/instance_train.json dataset_dir: ./dataset/publaynet/cocome311/ data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']
EvalDataset: !COCODataSet image_dir: val anno_path: annotations/instance_val.json dataset_dir: ./dataset/publaynet/cocome311/
TestDataset: !ImageFolder anno_path: ./dataset/publaynet/cocome311/annotations/instance_val.json
worker_num: 8 eval_height: &eval_height 800 eval_width: &eval_width 608 eval_size: &eval_size [eval_height, eval_width]
TrainReader: sample_transforms:
EvalReader: sample_transforms:
TestReader: inputs_def: image_shape: [1, 3, 800, 608] sample_transforms:
还有就是我使用如下命令导出推理模型时,可以导出模型,并且在output_inference里面生成了4个文件 python tools/export_model.py \ -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml \ -o weights='output/picodet_lcnet_x1_0_layout/best_model.pdparams' \ --output_dir=output_inference 当我把推理模型和paddleOCR结合后就出现了下面这个错误
还有就是我使用如下命令导出推理模型时,可以导出模型,并且在output_inference里面生成了4个文件 python tools/export_model.py -c configs/picodet/legacy_model/application/layout_analysis/picodet_lcnet_x1_0_layout.yml -o weights='output/picodet_lcnet_x1_0_layout/best_model.pdparams' --output_dir=output_inference 当我把推理模型和paddleOCR结合后就出现了下面这个错误
got same errors
想问下导出的inference模型文件直接推理测试会报错吗?以及,可以将该文件提供给我们用于排查问题吗?
想问下导出的inference模型文件直接推理测试会报错吗?以及,可以将该文件提供给我们用于排查问题吗?
请问有最终答复吗?自己数据再fine-tune效果不太好
同问
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使用coco格式的数据集,自己标注了5000张,4000张训练集,1000张测试集,训练后的模型识别效果总是有些漏识别、多识别、识别检测框不全的问题,请问怎么解决。 请尽量不要包含图片在问题中/Please try to not include the image in the issue.