Closed txy1680 closed 3 years ago
我尝试过论文毫秒级别的检测速度 但精度很低 表格中的是追求精度 速度上暂时没考虑论文的
我用 pretrained_model\mobileNetV2_0.25.pth 作为pretrained model parser.add_argument('--pretrained_model', type=str, default='/cache/data/pretrained_model/mobileNetV2_0.25.pth')
#MobileNetV2
coefficient = 0.25
num_of_channels = [int(64 * coefficient), int(128 * coefficient), int(16 * coefficient), int(32 * coefficient), int(128 * coefficient)]
model = MobileNetV2(num_of_channels=num_of_channels, nums_class=136) # model
auxiliary_net = AuxiliaryNet(input_channels=num_of_channels[0])
.... ....
# auxiliary_net = AuxiliaryNet(input_channels=64, first_conv_stride=2)
batch size 选过16,32,64 lr 0.0000001
但是loss 不降。
而不指定 pretrained model,loss就下降,怎么回事
我用 pretrained_model\mobileNetV2_0.25.pth 作为pretrained model parser.add_argument('--pretrained_model', type=str, default='/cache/data/pretrained_model/mobileNetV2_0.25.pth')
#MobileNetV2 coefficient = 0.25 num_of_channels = [int(64 * coefficient), int(128 * coefficient), int(16 * coefficient), int(32 * coefficient), int(128 * coefficient)] model = MobileNetV2(num_of_channels=num_of_channels, nums_class=136) # model auxiliary_net = AuxiliaryNet(input_channels=num_of_channels[0])
.... ....
model = MyResNest50(nums_class=136)
auxiliary_net = AuxiliaryNet(input_channels=64, first_conv_stride=2)
batch size 选过16,32,64 lr 0.0000001
但是loss 不降。
而不指定 pretrained model,loss就下降,怎么回事
loss不下降说明已收敛了,你可以直接查看mobileNetV2_0.25.pth模型文件的识别效果如何.
感谢回复, pretrained 的模型 loss 是 33 以上,是不是太多了。是不是训练的loss 需要作出相应的修改
wing_loss = WingLoss(10.0, 2.0) ... loss = wing_loss(landmarks_batch.to(device), pre_landmarks, euler_angle_weights) ...
还有,衡量一个模型的好坏原文用 NME 和 AUC, 这里我们训练的时候没有这方面的代码, 有看到98点的。
感谢回复, pretrained 的模型 loss 是 33 以上,是不是太多了。是不是训练的loss 需要作出相应的修改
wing_loss = WingLoss(10.0, 2.0) ... loss = wing_loss(landmarks_batch.to(device), pre_landmarks, euler_angle_weights) ...
还有,衡量一个模型的好坏原文用 NME 和 AUC, 这里我们训练的时候没有这方面的代码, 有看到98点的。
loss收敛时,其大小跟模型效果没多大关系,只要loss是由大到小变化的,直到收敛为止就可以。 论文的NME有两种方式:IPN或ION,这里用到的是基于ION的NME,代码在train_model.py的test函数里;而AUC没有去实现。
感谢回复!
ION NME的计算看到了,这个算是对full (554个)的测试吧,如果再做个单独的脚本来测试 common 和 challenge 就好了。这样也可以和pretrained 的模型做个比较。我也研究一下。
不知可否加微信trueprodigy保持联系
感谢回复!
ION NME的计算看到了,这个算是对full (554个)的测试吧,如果再做个单独的脚本来测试 common 和 challenge 就好了。这样也可以和pretrained 的模型做个比较。我也研究一下。
不知可否加微信trueprodigy保持联系
可以,相互学习分享。
为什么论文中有毫秒级别的检测速度,但是表格中只有0.2s左右