Detectron: poids pré-entraînés à partir de l'ensemble de données coco

Lignes de base de détection de proposition, de boîte et de masque

Ces modèles sont tous entraînés sur coco.

oui, mais mon ensemble de données a un numéro de classe différent de l'ensemble de données coco, donc votre modèle mentionné ne peut pas être directement chargé dans les scripts d'entraînement. Je ne sais pas comment caffe2 gère l'importation de modèles avec différentes tailles de calques. Je sais cependant que dans caffe, je peux simplement modifier le nom du calque.

Pour affiner davantage un modèle COCO sur un autre jeu de données (par exemple, Cityscapes comme nous l'avons fait), vous devez supprimer les couches qui dépendent de la classe (dans Mask R-CNN, dans bbox cls, bbox reg et mask pred couches) , et les réinitialiser.

Dans Detectron, les poids sont chargés en faisant correspondre les noms, donc un moyen simple de le faire est soit de changer le nom des couches dépendantes de la classe lorsque vous effectuez des réglages plus précis, soit d'ajouter un indicateur dans le chargement des poids pour ne pas les charger. poids.