Detectron: कोको डेटासेट से पूर्व-प्रशिक्षित वज़न

को निर्मित 27 जन॰ 2018 · 3टिप्पणियाँ · स्रोत: facebookresearch/Detectron

हैलो, लेकिन क्या आपके पास इमेजनेट के बजाय कोको डेटासेट से पहले से प्रशिक्षित वज़न है?

धन्यवाद

स्रोत

coldgemini

सबसे उपयोगी टिप्पणी

किसी अन्य डेटासेट पर एक COCO मॉडल को और बेहतर बनाने के लिए (उदाहरण के लिए, सिटीस्केप जैसा हमने किया), आपको उन परतों को हटाने की आवश्यकता है जो वर्ग-निर्भर हैं (मास्क आर-सीएनएन में, बॉक्स क्लस, बॉक्स रेग, और मास्क पूर्व परतों में) , और उन्हें पुन: प्रारंभ करें।

डिटेक्ट्रॉन में, वज़न को मेल खाने वाले नामों से लोड किया जाता है, इसलिए ऐसा करने का एक आसान तरीका या तो क्लास-डिपेंडेंट लेयर्स का नाम बदलना है, जब आप और फ़ाइन-ट्यूनिंग करते हैं, या इन्हें लोड न करने के लिए वेट लोडिंग में फ़्लैग जोड़ें। वजन।

KaimingHe 27 जन॰ 2018

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सभी 3 टिप्पणियाँ

प्रस्ताव, बॉक्स और मास्क डिटेक्शन बेसलाइन

ये सभी मॉडल कोको पर प्रशिक्षित हैं।

ppwwyyxx 27 जन॰ 2018

हां, लेकिन मेरे डेटासेट में कोको डेटासेट से अलग वर्ग संख्या है, इसलिए आपके उल्लिखित मॉडल को सीधे प्रशिक्षण स्क्रिप्ट में लोड नहीं किया जा सकता है। मैं नहीं जानता कि कैसे caffe2 विभिन्न परत आकारों के साथ आयात करने वाले मॉडल को संभालता है। मुझे पता है कि कैफ में मैं सिर्फ परत के नाम को संशोधित कर सकता हूं।

coldgemini 27 जन॰ 2018

KaimingHe 27 जन॰ 2018

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रनटाइम त्रुटि: [conv_op_cudnn.cc:811 पर विफल लागू करें] स्थिति == CUDNN_STATUS_SUCCESS। 8 बनाम 0. त्रुटि: /pytorch/caffe2/ऑपरेटर्स/conv_op_cudnn.cc:811: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

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