mobilenet-yolov4-pytorch
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这是一个mobilenet-yolov4的库,把yolov4主干网络修改成了mobilenet,修改了Panet的卷积组成,使参数量大幅度缩小。
如题,确认过2007_train信息没问题,xmin,ymin,xmax,ymin,class_id排布,loss一直在下降,最后稳定在0.13左右,但是预测的时候就是什么结果也没有,得分阈值为0.5。 但是同样的数据集用yolov4-tiny的项目都能出结果。 我看了之前泡泡老师许多yolo系列的项目的Issues,可能是我的数据集不够大,而且框也不够大,但是理论上不至于比yolov4-tiny还要差。 目前我已经把Sgd改成了Adam,学习率也改了好几次,不知道还有什么可以改进的空间。
请问ghostnet代码中这一段中的del model.blosck[9]有什么作用呢 为什么要删除块? del model.global_pool del model.conv_head del model.act2 del model.classifier del model.blocks[9]
我用老版本或者是新版本的代码跑过有预训练权重和无预训练权重的m2和m3,跑的是kitti数据集,为什么得到的结果那么低,只有20%多,(正常应该是70多才对),是关于数据集的问题吗?  这是训练的权重文件。  这是训练的结果。
class GhostNet(nn.Module): def __init__(self, pretrained=True): super(GhostNet, self).__init__() model = ghostnet() if pretrained: state_dict = torch.load("model_data/ghostnet_weights.pth") model.load_state_dict(state_dict) del model.global_pool del model.conv_head del model.act2 del model.classifier del model.blocks[9] self.model = model def...
Hi, In **mobilenet-yolov4-pytorch**, inappropriate dependency versioning constraints can cause risks. Below are the dependencies and version constraints that the project is using ``` scipy==1.2.1 numpy==1.17.0 matplotlib==3.1.2 opencv_python==4.1.2.30 torch==1.2.0 torchvision==0.4.0 tqdm==4.60.0...
老师好,我在运行自己数据集时出现了以下错误,每次都是运行10个epoch后,calculate map后出现问题, Traceback (most recent call last): File "D:\python\pycharm\documentes\project\deep-learning-for-image-processing-master\object\mobilenet-yolov4-pytorch-main\utils\callbacks.py", line 208, in on_epoch_end temp_map = get_coco_map(class_names = self.class_names, path = self.map_out_path)[1] File "D:\python\pycharm\documentes\project\deep-learning-for-image-processing-master\object\mobilenet-yolov4-pytorch-main\utils\utils_map.py", line 910, in get_coco_map results_dr = preprocess_dr(DR_PATH,...
B导,我打算在你提供的YOLOV4-GHOSTNET的head部分添加注意力机制这样您提供的预训练权重[yolov4_ghostnet_voc.pth])是不是就不能用了,只能用主干ghostnet_weight.pth的了
大佬,我在使用这个代码跑训练做实验的时候,总是会在图像前传的前后卡很久才跑起来,如图所示,另外,在前传到第16、32(16的倍数)个批次的时候也会停好一会。怎么解呢博主  