LiuZhuang

感谢作者百忙之中的答复！🤡 ''' 1.参考mmdetection提供配置文件，将不必要得参数设置默认值。设置不同部件。 2.提供小型数据库，方便新人快速上手。 3.针对部署提供一些建议。 4.提供不同的数据加载方式，虽然现在的已经很方便了。 6.对一些参数提供必要的解释或者将对模型产生的影响。 7.fairseq在不停地迭代，提供稳定版的仓库，避免参数发生变化需要大范围改动。或者与fairseq解耦。 '''

The problem is conda.

were you able to resolve this?

> 之前有人回答了这个问题，主要是因为tf版本问题引起的，引用一下之前的回答： > ValueError: too many values to unpack (expected 2) > 这个问题，在core/sync_attention_wrapper.py里面，attention, alignments, attention_state = _compute_attention，这个返回了三个值，所以添加了这个attention_state，并且在下面next_state = seq2seq.AttentionWrapperState这个里面，缺了一项，缺了attention_state这个参数，直接将上面返回的attention_state给了这个输入 Thanks

数据里面可能有错误

谢谢提醒

GPU到CPU的耗时太严重了

scale 尺度

主要的耗时出现在nms的时候，可以通过对nms加速，降低时间成本。

好像作者后来跟新模型但是没有跟新权重