Paddlepaddle复现mAP不理想

[18810580125]

学长你好，我又来麻烦你了。 我这段时间的主要工作是对您的程序的复现（仅考虑ResNet50网络）。到目前为止，我已经成功地实现了网络搭建、训练、提取特征、评估这几个过程。但是在评估阶段，我获得的mAP值只有0.56，Rank-1为0.79，这个结果与您给出的源代码运行结果的mAP：0.71，Rank-1:0.88相差较大。 我不知道具体是哪个部分出现了错误。 在复现过程中，我并没有使用pytorch深度学习框架，使用的是百度开发的一款深度学习框架； 在使用ResNet50的预训练模型时，我发现打印出来的网络结构与您给出的网络结构有些差别； 训练过程中，我使用SGD优化器对整个模型的参数进行了优化，并没有像您一样对参数分别进行优化； 学习率则是按照初始值：0.01，衰减轮数间隔：5，衰减率：0.1进行设置； resize图片是使用的插值方法是cv2.INTER_LINER方法（这是百度的框架提供的一种插值方法，我注意到pytorch中好像并没有这种方法）； 我不清楚这些因素是否会对最后的评估结果造成影响，导致我的mAP值只有0.56，请问您对我的这个问题有什么建议吗？

[layumi]

你好。看上去是因为 “训练过程中，我使用SGD优化器对整个模型的参数进行了优化，并没有像您一样对参数分别进行优化；” 你需要设置一下。

resize方式影响很小。 ResNet50要用imagenet pretrained 不能自己重新随机初始化。