Detectron: pesos preentrenados del conjunto de datos de coco

Líneas base de detección de propuestas, cajas y máscaras

Todos estos modelos están entrenados en coco.

sí, pero mi conjunto de datos tiene un número de clase diferente al conjunto de datos de coco, por lo que su modelo mencionado no se puede cargar directamente en los scripts de entrenamiento. No sé cómo caffe2 maneja la importación de modelos con diferentes tamaños de capa. Sin embargo, sé que en café solo puedo modificar el nombre de la capa.

Para ajustar aún más un modelo COCO en otro conjunto de datos (p. ej., Cityscapes como hicimos nosotros), debe eliminar las capas que dependen de la clase (en Mask R-CNN, en bbox cls, bbox reg y mask pred layers) y reinicializarlos.

En Detectron, los pesos se cargan haciendo coincidir los nombres, por lo que una forma sencilla de hacerlo es cambiar el nombre de las capas dependientes de la clase cuando realiza ajustes más precisos, o agregar una bandera en la carga de pesos para no cargarlos. pesos