FOMO模型训练差异 - Githubissues

pancake1216 commented 1 year ago

我参照README相关文件，进行FOMO目标检测模型训练，不过训练模型结果有差导致辨识效果不佳，下方为结果照片与训练模型，想请问是否哪里有出问题?

model.zip

mjq2020 commented 1 year ago

你好，这是缺少预训练权重的问题。目前FOMO模型的预训练权重并没有发布，我们预计这周会发布FOMO的预训练模型，请关注我们的模型库以及时获取最新发布的预训练权重。

LynnL4 commented 1 year ago

Hi, 在没有预训练的情况下可以通过适当的增加训练epoch的值，获得更好的结果。操作如下

拉取最新的 EdgeLab、 edgelab-example-esp32
更改配置文件增加 epoch 可以通过更改 fomo_mobnetv2_x8_custom.py 中 epochs 参数这里建议为 70
执行以下命令进行训练 python tools/train.py mmdet /home/hongtai/EdgeLab/configs/fomo/fomo_mobnetv2_x8_custom.py
后续的操作与docs一致

另外由于之前测试过程中采用了单通道的图像进行测试，在代码中添加了一些测试代码没有及时删除也造成了这个问题，具体可查看https://github.com/Seeed-Studio/edgelab-example-esp32/commit/51275a21a7834a127a4ab09ff8a5a1287b66a567#diff-5730b5a6bad498ce988bba75e40fbb3b825c0e7648d80b014c71964f38038430 所以请务必先更新EdgeLab、edgelab-example-esp32.

Seeed-Studio / sscma-example-esp32

FOMO模型训练差异 #3