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PaddlePaddle End-to-End Development Toolkit（『飞桨』深度学习全流程开发工具）
在Faster RCNN数据预处理时，我的transform是这么写的： ``` train_transforms = T.Compose([ T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), T.Padding(size_divisor=32)]) eval_transforms = T.Compose([ T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), T.Padding(size_divisor=32)]) ``` 这两个transform都没指定一定要resize到多少的尺寸，只是要求尺寸一定要被缩放到32的倍数，因此想请问， ①Faster RCNN训练与预测的时候即使预处理时没有resize到同一尺寸，也可以吗？ ②在没有resize到同一尺寸的情况下，我的训练也顺利进行了，但是当测试图像和训练图像大小不一致（但目标所占像素数基本一致）时，在测试图像上的效果也不是很好，这是为什么呢？ ③除了transform操作，是否有代码对训练/测试图像进行了resize到同一尺寸的操作，只是我不知道？ 恳请大家的帮助！不胜感激！
## Checklist: 1. 查找[历史相关issue](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/issues)寻求解答 2. 翻阅[FAQ常见问题汇总和答疑](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/FAQ/FAQ.md) 3. 确认bug是否在新版本里还未修复 4. 翻阅[PaddleX API文档说明](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop#paddlex-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%96%87%E6%A1%A3) ## 描述问题 ## 复现 1. 您是否已经正常运行我们提供的[教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/develop/tutorials)？ 2. 您是否在教程的基础上修改代码内容？还请您提供运行的代码 3. 您使用的数据集是？ 4. 请提供您出现的报错信息及相关log ## 环境 1. 请提供您使用的PaddlePaddle和PaddleX的版本号 paddlepaddle 2.2.2 paddlex...
环境：Win10+Python3.8+Cuda11.2+Cudnn8.2+TensorRT8.0.1.6 使用的是在官网PaddleInference板块里下载的预测库  我已经将deploy.py文件中的use_static=True，如图  采用的是Float16加速，能正常加速，但是每次加载模型时都会重复生成优化信息文件，导致每次加载模型时间都很长，会接近5分钟左右。使用的是ppyolov2的模型
## 描述问题 使用PaddleX可视化客户端启动训练后出错。 ## 复现 1. 请提供您出现的报错信息及相关log 错误日志如下： This log file path is /home/hyle/paddlex_workspace/projects/P0002/T0003/err.log 注意：标志为WARNING/INFO类的仅为警告或提示类信息，非错误信息 /home/hyle/PaddleX_GUI_2.1.0_ubuntu_amd64/paddle/nn/functional/loss.py:1281: DeprecationWarning: invalid escape sequence \s """ /home/hyle/PaddleX_GUI_2.1.0_ubuntu_amd64/paddle/nn/functional/pooling.py:740: DeprecationWarning: invalid escape sequence \_ """ /home/hyle/PaddleX_GUI_2.1.0_ubuntu_amd64/paddle/nn/layer/pooling.py:1187:...
@app.route("/animosityDs/test", methods=['POST', 'GET']) def runrunrun(): pdx.pretrain_dir = save_dir # 下载和解压蔬菜分类数据集 # veg_dataset = 'https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/vegetables_cls.tar.gz' # pdx.utils.download_and_decompress(veg_dataset, path='./') # 定义训练和验证时的transforms # API说明https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/develop/apis/transforms/cls_transforms.html train_transforms = T.Compose( [T.RandomCrop(crop_size=224), T.RandomHorizontalFlip(), T.Normalize()]) # 初始化评价参数 eval_transforms...
环境 paddlepaddle2.2,paddlex2.1.0,paddledeteciton,release/2.4. ubuntu18.04 3.9 CUDA10.2 在同样的参数下，在自己的数据集上paddlex的MAP收敛比paddledetectionMap慢十几个点。因此在fruit数据集上也测试了一下,发现同样收敛慢很多，同样是在200轮，paddledetection的bestMAP为81.9%，paddleX的bestMAP为73.1%，整个训练过程中paddleX的map比paddledetection一直差10个点左右。 都使用的是ppyolotiny ################### paddleX的参数。 TRAIN_FILE_LIST = "./dataset/fruit/train.txt" VAL_FILE_LIST = "./dataset/fruit/val.txt" LABEL_LIST = "./dataset/fruit/label_list.txt" CKPT_DIR = "output" DATA_DIR = "./dataset/fruit/" w,h,c = (512,512,3) epochs = 200...
## Checklist: ## 描述问题 CUDA 11.0 ,分别训练了2个fastrcnn模型，一个基于paddlex，一个基于paddledetection,运行时报相同的错误：Attempted to read or write protected memory. This is often an indication that other memory is corrupt.，其他类型的模型没有发现异常 ## 复现 2. c#部署方式 使用最新的代码部署，错误提示为： “WinFormsApp_final.exe”(CoreCLR: clrhost):...
问题类型：模型部署 **问题描述** 运行predict函数，返回的内容如下，Mask参数内没有点云数据  
在尝试导出onnx格式，出现不支持的OPS： https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/appendix/model_zoo.md 目标检测模型  错误信息入下： There's 6 ops are not supported yet =========== tensor_array_to_tensor =========== =========== lod_array_length =========== =========== conditional_block =========== =========== while =========== =========== select_input =========== =========== write_to_array ===========...
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