Lightweight-human-pose-estimation.pytorch: القطار رقم 3

تم إنشاؤها على ٢١ مارس ٢٠٢١  ·  6تعليقات  ·  مصدر: Daniil-Osokin/lightweight-human-pose-estimation.pytorch

أهلا! اريد ان اسال سؤالين أولاً ، حاولت تدريب رقم 3 (- من Mobilenet) وتدريب 285000 متكرر. ومع ذلك ، لم أرصد أي نقاط وخطوط عند تشغيل العرض التوضيحي معها. هل تعلم ما هي المشكلة هل لأنني لم أتدرب للخطوة الرابعة أو الخامسة؟ ثانيًا ، هل يمكن أن تخبرني كم خسرت في نهاية تدريبك؟ أريد أن أعرف الخسارة التقريبية عندما يمكننا التوقف عن التدريب. لقد قمت بتدريب 285000 تيرا ، وخسائري كالتالي:
image

ال 6 كومينتر

واجهت هذه المشكلة أثناء التدريب ، وعلقت على هذا السطر من التعليمات البرمجية في train.py (#evaluate (val_labels، val_output_name، val_images_folder، net)). هل تم التعليق على هذا السطر من التعليمات البرمجية ، لذا لا توجد نتيجة؟ هل لديك أي حلول؟
image

مرحبًا ، لقد رأيت ردك السابق. الآن أقوم بعمل 19 نقطة رئيسية وقمت بتعديل الكود. مجموعات البيانات التي استخدمتها مأخوذة من Val2017 و Train2017 تم تنزيلها من الموقع الرسمي لشركة Coco. هل تقصد أنني بحاجة إلى إعادة تسمية البيانات؟ أليست مجموعة البيانات التي تم تنزيلها من الموقع الرسمي لشركة Coco محددة بالفعل؟
image

أهلا! بادئ ذي بدء ، تحقق مما إذا كان النموذج المقدم مسبقًا يعمل من أجل التحقق من الصحة. سيقول هذا إذا كان التحقق من الصحة يعمل. ثم تحقق من ملف الإخراج مع نتائج التنبؤ من نقطة التفتيش الخاصة بك. إذا كانت فارغة ، فقد يحدث مثل هذا الخطأ. لذا ، إذا كانت فارغة ، فحاول تصور خرائط معدل الحرارة لمعرفة ما إذا تم اكتشاف أي شيء. منحنيات الخسارة هنا: # 10 ، تبدو منطقتك.

أهلا! بادئ ذي بدء ، تحقق مما إذا كان النموذج المقدم مسبقًا يعمل من أجل التحقق من الصحة. سيقول هذا إذا كان التحقق من الصحة يعمل. ثم تحقق من ملف الإخراج مع نتائج التنبؤ من نقطة التفتيش الخاصة بك. إذا كانت فارغة ، فقد يحدث مثل هذا الخطأ. لذا ، إذا كانت فارغة ، فحاول تصور خرائط معدل الحرارة لمعرفة ما إذا تم اكتشاف أي شيء. منحنيات الخسارة هنا: # 10 ، تبدو منطقتك.

شكرا لردكم السريع. شكرا لك على نصيحتك. سآخذ المحاولة. أنا أيضا أريد أن أطرح عليك سؤالين. أولاً ، النقاط الرئيسية التي أريد تحديدها الآن هي 20 ، وأريد إضافة عقدة الخصر. أود أن أسألك عما إذا كان بإمكاني استخدام مجموعة بيانات COCO مباشرة؟ ومع ذلك ، فإن مجموعة بيانات COCO تشرح 18 نقطة رئيسية فقط. إذا كنت أرغب في تعيين 20 نقطة رئيسية ، فهل أحتاج إلى إضافة تعليق توضيحي لمجموعة بيانات COCO مرة أخرى؟
ثانيًا ، يمكن اكتشاف النقاط الرئيسية إذا تم تنفيذ الخطوة الثالثة فقط ، أو أنه لا يمكن اكتشاف النقاط الرئيسية والتوصيلات إلا بعد تنفيذ خطوات التدريب الكاملة؟
نتطلع إلى ردكم! شكرا لك!

نعم ، يجب عليك تسمية الخصر بطريقة أو بأخرى للأشخاص ، إما يدويًا أو الحساب من الأشخاص الموجودين. يمكن اكتشاف Keypoints بعد الخطوة الثالثة (كما ترى ، هناك خطوة تحقق من الصحة أثناء التدريب ، لذلك بعد بعض التكرارات الأولية ، على سبيل المثال 5000 ، تم اكتشاف نقاط رئيسية ، حاول تصور خرائط الحرارة).

نعم ، يجب عليك تسمية الخصر بطريقة أو بأخرى للأشخاص ، إما يدويًا أو الحساب من الأشخاص الموجودين. يمكن اكتشاف Keypoints بعد الخطوة الثالثة (كما ترى ، هناك خطوة تحقق من الصحة أثناء التدريب ، لذلك بعد بعض التكرارات الأولية ، على سبيل المثال 5000 ، تم اكتشاف نقاط رئيسية ، حاول تصور خرائط الحرارة).
شكرا لردكم السريع. فهمتها!

هل كانت هذه الصفحة مفيدة؟
0 / 5 - 0 التقييمات

القضايا ذات الصلة

mohamdev picture mohamdev  ·  4تعليقات

anerisheth19 picture anerisheth19  ·  10تعليقات

jinfagang picture jinfagang  ·  18تعليقات

hxm1150310617 picture hxm1150310617  ·  4تعليقات

augenstern-lwx picture augenstern-lwx  ·  9تعليقات