mobilenet-yolov4-pytorch

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出现大量的FP

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您好 在使用resnet（图左） 和mobilenetv2（图右）作为主干网络训练自己的数据集（3000imgs 只有火焰一类） 出现了大量的FP样本 请问这是为什么 是因为框设置不合理吗 还是NMS设置不合理 另外 为什么使用了mobilenet2之后map会下降这么多 谢谢 

kirqwer6666

观看网络结构的问题

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大佬您好，在summary函数中查看网络结构时，一直会有错误，显示为未解析的引用 'summary'。 

yanyanxinshi

运行get_map时一些问题

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大佬你好，我使用你提供的主干网络然后训练了自己的权值文件，运行get_map.py 提示会有4952张图片，这个正常吗？ 我有修改了(训练集+验证集)与测试集的比例，然后再次运行voc_annovation.py.产生新的txt,再次运行get_map.py发现还是4952张图片，请问这是怎么回事？

develop-productivity

训练问题

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 大佬，我用你给的densenet权重训练出现了这个问题，这是为什么呢

PJPomPom

您好，我用了您的V3+yolov4，我多加了一个检测层104*104*24

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我做了如下修改：1、重新聚类了12个anchor，2、额外增加了一层检测层。那么预训练权重是不是不管用了？我不载入预训练权重开始训练，显示GPU内存不足。我用的是2060S，8G显存。请问这是显卡不够还是代码修改的问题？ RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 86.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 5.75 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.80 GiB reserved in total by...

summer261

请问如何提高val的速度，能否在现有代码的基础上进行改进，从而实现batchsize的前向推理呢？（现在是一张一张的推理））

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如题，谢谢你博主

white0dew

哈喽，你好，我是gtx3060的gpu，用mobilenet-yolov4训练模型，之后测试，单张图片要20ms，原图大小为720*540,请问正常吗，这个速度

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dingnasty

训练自己的数据集出现的问题，请问是什么原因

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linge00

你好，请问在predict中，可以修改每次inference的batch_size大小么？

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期望可以通过增加inference的batch_size，来提高gpu利用率。

fantow

mobilenet_v3中的InvertedResidual

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# pw nn.Conv2d(inp, hidden_dim, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), h_swish() if use_hs else nn.ReLU(inplace=True), # dw nn.Conv2d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size, stride, (kernel_size - 1) // 2, groups=hidden_dim, bias=False), nn.BatchNorm2d(hidden_dim), # Squeeze-and-Excite...

wangerxiao719