ABCNet训练官方的模型得到的结果识别率特别低

[Lili-xiong]

Pretrain/attn_R_50.yaml设置如下：

BASE: "Base-Pretrain.yaml" MODEL: WEIGHTS: "detectron2://ImageNetPretrained/MSRA/R-50.pkl" RESNETS: DEPTH: 50 BATEXT: RECOGNIZER: "attn" SOLVER: IMS_PER_BATCH: 1
BASE_LR: 0.001
STEPS: (160000, 220000) MAX_ITER: 520000 CHECKPOINT_PERIOD: 20000 TEST: EVAL_PERIOD: 20000 OUTPUT_DIR: "output/batext/pretrain/attn_R_50"

得到的结果： “E2E_RESULTS: precision: 0.004122011541632316, recall: 0.0027442371020856204, hmean: 0.0032948929159802307” "DETECTION_ONLY_RESULTS: precision: 0.8299418604651163, recall: 0.5158084914182475, hmean: 0.6362116991643454"

请问我该如何修改提高E2E的结果呢？期待你们的回复。非常感谢！

[km1562]

你的batch对吗，只有1个，原先不是8个，26W？少了一大半吧

[Lili-xiong]

你的batch对吗，只有1个，原先不是8个，26W？少了一大半吧

我的batch只能设置为1，设置超过1会显示cuda报错，我只有一个gpu。

[km1562]

你的batch对吗，只有1个，原先不是8个，26W？少了一大半吧

我的batch只能设置为1，设置超过1会显示cuda报错，我只有一个gpu。

那当然精度不够啊，你都没有原先的训练量。拉长batch，这个网络训练特别久

[Lili-xiong]

你的batch对吗，只有1个，原先不是8个，26W？少了一大半吧

我的batch只能设置为1，设置超过1会显示cuda报错，我只有一个gpu。

那当然精度不够啊，你都没有原先的训练量。拉长batch，这个网络训练特别久

拉长batch是指增大batch嘛？但我设置为超过2就会报错无法再训练了

[km1562]

你的batch对吗，只有1个，原先不是8个，26W？少了一大半吧

我的batch只能设置为1，设置超过1会显示cuda报错，我只有一个gpu。

那当然精度不够啊，你都没有原先的训练量。拉长batch，这个网络训练特别久

拉长batch是指增大batch嘛？但我设置为超过2就会报错无法再训练了

一个增加batch数量，一个是把batch的总数量调大， 你的batch超过1个cuda报错是显存不够了，不够就拿总的数量来补

[Maweining]

请问您调大batch总数量了吗 在哪里调 请问您解决问题了吗

[km1562]

[Maweining]

调大之后就会out of cuda

[km1562]

调大之后就会out of cuda

config里面： SOLVER: IMS_PER_BATCH: 8 BASE_LR: 0.001 STEPS: (80000, ) MAX_ITER: 100000 CHECKPOINT_PERIOD: 10000

总得训练： IMS_PER_BATCH: 8 * MAX_ITER: 100000 = 800000个batch，如果你把batch调低，请把max_iter调大，假设batch改为1，max_iter则改为800000，达到相同的batch，相应的STEPS也要调整比例，因为这是学习率衰减

[dreamlychina]

调大之后就会out of cuda

config里面： SOLVER: IMS_PER_BATCH: 8 BASE_LR: 0.001 STEPS: (80000, ) MAX_ITER: 100000 CHECKPOINT_PERIOD: 10000

总得训练： IMS_PER_BATCH: 8 * MAX_ITER: 100000 = 800000个batch，如果你把batch调低，请把max_iter调大，假设batch改为1，max_iter则改为800000，达到相同的batch，相应的STEPS也要调整比例，因为这是学习率衰减

我用的原始代码的配置文件，为嘛也很低？？？我只用了totoaltext的数据进行微调。望大佬解答，他这个微调难道要冻住前面的层数？？