关于从0开始训练，不使用预训练权重的问题

[JiangZQYW]

从0开始训练，不使用预训练权重的修改代码：

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#权值文件请看README，百度网盘下载
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#model_path = 'model_data/voc_weights_resnet.pth'
#print('Loading weights into state dict...')
#device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
#model_dict = model.state_dict()
#pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
#pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v)} #model_dict.update(pretrained_dict)
#model.load_state_dict(model_dict) print('Finished!')

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#冻结一定部分训练
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#for param in model.extractor.parameters():
#param.requires_grad = False #-----------------------------------#
#冻结bn层
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#model.freeze_bn()

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#解冻后训练
#------------------------------------#
#for param in model.extractor.parameters():
#param.requires_grad = True #------------------------------------#
#冻结bn层
#------------------------------------#
#model.freeze_bn()

不知道这样改对不对？谢谢

[bubbliiiing]

bn层要冻结。

[zmling22]

bn层要冻结。

你好，想请问一下冻结bn层的作用是什么？为什么要冻结bn层？添加bn层不是会让检测效果更好吗

[bubbliiiing]

部分结构batch为1，要冻结。

[wzr0108]

哪些结构batch为1？我尝试不冻结BN，也没有报错

[bubbliiiing]

……忘了现在能不能解冻，反正冻结吧

[bubbliiiing]

后面classifier好像有点问题