search

mks0601 / Integral-Human-Pose-Regression-for-3D-Human-Pose-Estimation

PyTorch implementation of "Integral Human Pose Regression", ECCV 2018
194 stars 25 forks source link

가중치, 바이어스 갯수 오류 #35

Closed danke1 closed 3 years ago

danke1 commented 3 years ago

개인적인 dataset으로 모델을 트레이닝 시킨 후에 그 모델에 human3.6m으로 테스트시키니까 아래와 같은 오류가 발생했습니다.

가충치와 바이어스 갯수가 안맞는 것 같은데 원인와 해결책에 대한 자문좀 구합니다..

혹시 제가 가진 dataset의 특성과도 관련이 있을까요..?

스크린샷, 2021-08-20 09-33-36

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DataParallelModel: size mismatch for module.head.final_layer.weight: copying a param with shape torch.Size([1088, 256, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1152, 256, 1, 1]). size mismatch for module.head.final_layer.bias: copying a param with shape torch.Size([1088]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1152]).

mks0601 commented 3 years ago

학습에 사용한 joint 개수와 테스트에 사용한 joint개수가 달라서 그렇습니다. 보통 하나의 joint set (여러 데이터의 joint set의 교집합 혹은 합집합)을 정해두고 그 joint의 3D coordinates를 추정하도록 학습해서 데이터 셋마다 joint개수가 다른 문제를 해결합니다.