關於ImplicitA layer和ImplicitM layer的問題

WongKinYiu / yolor

implementation of paper - You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks (https://arxiv.org/abs/2105.04206)

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關於ImplicitA layer和ImplicitM layer的問題 #159

Open chenweifu2008 opened 2 years ago

chenweifu2008 commented 2 years ago

hi：感謝您提供您這麼優質的code. 我訓練了branch裏面的YOLOR-S，export 成onnx model 後發現 IDetect層裏面的 ImplicitA 層和 ImplicitM層分別變成了只有一個input的add和mul，這樣在轉換成其他platform的model的時候就會出現error. 請問ImplicitA 和 ImplicitM 可否改寫或者替換呢? 如果直接吧 IDetect層換成Detect層影響會很大嗎？謝謝！

WongKinYiu commented 2 years ago

您好

以YOLOR-S來說, 將IDetect替換為Detect在COCO上約差1%. 推論階段可參閱論文4.4小節將ImplicitA與ImplicitM與convolutional layer結合.