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                                            Qing

YI-VL: answering does not require reading text in the image

应该是训练集数据清理没做好，TextVQA 的数据中 answers 会有这类数据

Please add the ability to adjust the direction in vertical slide mode

tf.data.Dataset 训练数据中断

是把图片的绝对路径读到内存里面，初始化的时候 tensorflow 的 dataset 会对所有路径 shuffle 一次，是会比较慢。

can not pruning following network with two continuous convolution block

change schema file manually。 check mobilenet_v3 related code/doc: - https://github.com/Sanster/pytorch-network-slimming/blob/master/gen_schema.py#L52 - https://github.com/Sanster/pytorch-network-slimming/blob/master/docs/mobilenet_v3_network_slimming.png

参考

https://github.com/microsoft/nni/blob/71fc4da21c14baa79ba3f836986cd2954791b250/nni/compression/pytorch/speedup/compress_modules.py#L155

跑不通

更新了 README，加了预训练的模型链接。测试的图片高度必须为 32，宽度不定

conv pruning issue

如果 fpn 各层是 sum 的，可以在 "shortcuts" 配置里手动加一组 fpn 的 bn 名字 ```json { "names": [ "fpn.norm1", "fpn.norm2", "fpn.norm3" ], "method": "or" }, ``` 或者只剪 backbone 部分

conv pruning issue

resnet 每个 stage 最后一层 bn 前的 conv，在配置里把 "next_bn" 改成空字符串，这样输出的 channel 就不会变

conv pruning issue

> > 如果 fpn 各层是 sum 的，可以在 "shortcuts" 配置里手动加一组 fpn 的 bn 名字 > > ```json > > { > > "names": [ > > "fpn.norm1", > > "fpn.norm2", >...