caffemodel测试问题

[SoulmateB]

hi，非常感谢分享pre-trained model。 pytorch model可以正常检测图像 但是caffemodel部分：detection_out的分支可以解析出目标，但lane分支按照detect_video.py 以下这段code，结果始终有问题： out_j = lane[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(100) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0)
#测了多张图像，samples里面的00000.jpg也是，运行完这一步，out_j全为100，感觉这步存在问题 loc[out_j == 100] = 0 #导致这一步的值全为0 out_j = loc

除此之外，想知道caffemodel是单独训练的model还是从pytorch model转换而来的？谢谢！

[Huangdebo]

hi，非常感谢分享pre-trained model。 pytorch model可以正常检测图像 但是caffemodel部分：detection_out的分支可以解析出目标，但lane分支按照detect_video.py 以下这段code，结果始终有问题： out_j = lane[0].data.cpu().numpy() out_j = out_j[:, ::-1, :] prob = scipy.special.softmax(out_j[:-1, :, :], axis=0) idx = np.arange(100) + 1 idx = idx.reshape(-1, 1, 1) loc = np.sum(prob * idx, axis=0) out_j = np.argmax(out_j, axis=0) #测了多张图像，samples里面的00000.jpg也是，运行完这一步，out_j全为100，感觉这步存在问题 loc[out_j == 100] = 0 #导致这一步的值全为0 out_j = loc

除此之外，想知道caffemodel是单独训练的model还是从pytorch model转换而来的？谢谢！

之前是用 caffe 来跑网络，用 c++ 来进行后处理的，没有问题；caffemodel 是从 pytorch model 转化而来的