PP—ShiTuV2 RPC训练数据问题确认

[xiahc]

1，数据集中的数据量，是图片数，还是分类数？ 2，PRC的数据，官方给出的是200分类，训练集数据近6万。与PaddleClas给出数据不符。 请帮忙确认图片中，RPC 3K，是什么意思。如果我们只用RPC数据做迁移学习，训练数据集应如何调整？ 3，我们目前用RPC全量数据做迁移学习，loss停留在0.4无法收敛，请给出优化建议。 配置如下： BASE: [ '../../../runtime.yml', '../../base/picodet_esnet.yml', '../../base/optimizer_100e.yml', '../../base/picodet_640_reader.yml', ]

pretrain_weights: https://paddledet.bj.bcebos.com/models/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody.pdparams weights: output/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody/model_final find_unused_parameters: True use_ema: true cycle_epoch: 10 snapshot_epoch: 1

PicoDet: backbone: LCNet neck: CSPPAN head: PicoHead

LCNet: scale: 2.5 feature_maps: [3, 4, 5]

metric: COCO num_classes: 1

LearningRate: base_lr: 0.0005 schedulers:

• !CosineDecay max_epochs: 100
• !LinearWarmup start_factor: 1 steps: 1

TrainDataset: !COCODataSet #image_dir: ./ image_dir: train2019/ anno_path: instances_train2019_main.json dataset_dir: dataset/dataset_rpc/ data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']

EvalDataset: !COCODataSet image_dir: val2019/ anno_path: instances_val2019_main.json dataset_dir: dataset/dataset_rpc/ data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd']

TestDataset: !ImageFolder anno_path: ./dataset/dataset_rpc/instances_test2019_main.json