xisi789

请问train-ocr.ipynb在哪里啊，我怎么找不到呢

我并没有找到train文件夹呀，现在发布的版本里有吗？

> > 我直接在2015上训练的，剪枝使模型大小缩小一半，再finetune，hmean都可以达到82多，不过我是在v100上训练的 > > 请问您的batchsize是多大。我想有可能是batchnorm的关系，我是batch10在双卡上训练的。 请问您的问题解决了吗，我也发现训练精度不及论文描述

@MhLiao 之前没训练过其他数据集，我今天在TD500 上训练一下resnet50,晚点给您答复。

TD500 resnet50的精度是对的  训练指令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py /storage03/users/xisi/code/ocr/detection/DB/experiments/seg_detector/td500_resnet50_deform_thre.yaml --num_gpus 2 --resume /storage03/users/xisi/code/ocr/detection/DB/models/pre-trained-model-synthtext-resnet50 yaml配置：  您觉得是什么原因造成icdr15的精度差别如此大呢？我修改了batchsize和num_workers，或者是训练时gpu数目不同导致的？还有我想咨询一下我的自有训练集大概有一万张图片，如何调整batchsize、epochs和lr比较好呢？期待您的回复！ @MhLiao

@MhLiao 非常感谢您的回答！不过我不太明白参考对比loss曲线是什么意思。比如我看公开数据集上loss能够降到0.1以下，而我本地数据集在0.9左右，这种是改增大还是减小epchos呢？或者说看其他的东西？

@MhLiao 使用您默认的GPU数目及batchsize重新训练resnet50，在ic15上仍然达不到描述精度。 height：736，得到精度如下：  height：1152，得到精度如下：  训练指令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py /storage03/users/xisi/code/ocr/detection/DB/experiments/seg_detector/td500_resnet50_deform_thre.yaml --num_gpus 2 --resume /storage03/users/xisi/code/ocr/detection/DB/models/pre-trained-model-synthtext-resnet50 yaml文件： 

> @xisi789 能把你训练好的模型发给我吗？ @MhLiao 可以啊，我怎么发给您呢？

@MhLiao 模型文件在这里，链接：https://pan.baidu.com/s/1IEUjqcGlb25a2rfJM_mG_A 提取码：ybus

> Hello, @xisi789 @shaohailin @Luowenli1996 I guess I find the problem. You should modify [this line](https://github.com/MhLiao/DB/blob/6e456f1da4bc5dd7c221496f25dc4c30cf9ca113/data/image_dataset.py#L65) as the latest commit, which is added for the cases in MSRA-TD500. But this...