Lightweight-human-pose-estimation.pytorch: kereta No.3
Halo! Saya ingin mengajukan dua pertanyaan. Pertama, saya mencoba melatih No.3 (--from-mobilenet) dan melatih 285000 iter. Namun, saya tidak mendeteksi titik dan garis saat menjalankan Demo dengannya. Apakah Anda tahu apa masalahnya? Apakah karena saya tidak berlatih untuk langkah empat atau lima? Kedua, Bisakah Anda memberi tahu saya berapa banyak Anda kehilangan di akhir pelatihan Anda? Saya ingin tahu perkiraan kerugian ketika kita bisa berhenti berlatih. Saya melatih 285000 iter, kerugian saya adalah sebagai berikut:
RCpengnan
Semua 6 komentar
Saya mengalami masalah ini selama pelatihan, dan saya mengomentari baris kode ini di train.py(#evaluate(val_labels, val_output_name, val_images_folder, net)).Apakah baris kode ini dikomentari, jadi tidak ada hasil? Apakah Anda punya solusi?
RCpengnan
pada 21 Mar 2021
Halo, saya telah melihat balasan Anda sebelumnya. Sekarang saya membuat 19 poin kunci dan telah memodifikasi kodenya. Kumpulan data yang saya gunakan berasal dari Val2017 dan Train2017 yang diunduh dari situs resmi Coco. Apakah maksud Anda saya perlu memberi label ulang pada data? Bukankah kumpulan data yang diunduh dari situs web resmi Coco sudah ditandai?
RCpengnan
pada 21 Mar 2021
Hai! Pertama-tama periksa apakah model pra-terlatih yang disediakan berfungsi untuk validasi. Ini akan mengatakan jika validasi berfungsi. Kemudian periksa file output dengan hasil prediksi dari pos pemeriksaan Anda. Jika kosong, maka kesalahan seperti itu dapat terjadi. Jadi, jika kosong, coba visualisasikan avg_heatmaps untuk melihat apakah ada yang terdeteksi. Kurva kerugian ada di sini: #10, milik Anda terlihat masuk akal.
Daniil-Osokin
pada 21 Mar 2021
Hai! Pertama-tama periksa apakah model pra-terlatih yang disediakan berfungsi untuk validasi. Ini akan mengatakan jika validasi berfungsi. Kemudian periksa file output dengan hasil prediksi dari pos pemeriksaan Anda. Jika kosong, maka kesalahan seperti itu dapat terjadi. Jadi, jika kosong, coba visualisasikan avg_heatmaps untuk melihat apakah ada yang terdeteksi. Kurva kerugian ada di sini: #10, milik Anda terlihat masuk akal.
Terima kasih atas balasan Anda yang cepat. Terima kasih atas saran Anda. Saya akan mencoba. Saya juga ingin mengajukan dua pertanyaan kepada Anda. Pertama, poin kunci yang ingin saya atur sekarang adalah 20, dan saya ingin menambahkan simpul pinggang. Saya ingin bertanya apakah saya bisa langsung menggunakan kumpulan data COCO? Namun, kumpulan data COCO hanya menjelaskan 18 poin utama. Jika saya ingin menetapkan 20 poin utama, apakah saya perlu membubuhi keterangan pada kumpulan data COCO lagi?
Kedua, poin-poin kunci dapat dideteksi jika hanya langkah ketiga yang dilakukan,?atau poin-poin kunci dan koneksi hanya dapat dideteksi setelah langkah-langkah pelatihan lengkap dilakukan?
Menunggu balasanmu! Terima kasih!
RCpengnan
pada 22 Mar 2021
Ya, Anda harus memberi label pinggang untuk orang-orang, baik secara manual atau menghitung dari yang sudah ada. Titik kunci dapat dideteksi setelah langkah ketiga (Anda lihat, ada langkah validasi selama pelatihan, jadi setelah beberapa iterasi awal, misalnya 5000, titik kunci terdeteksi, coba visualisasikan peta panas).
Daniil-Osokin
pada 22 Mar 2021
Ya, Anda harus memberi label pinggang untuk orang-orang, baik secara manual atau menghitung dari yang sudah ada. Titik kunci dapat dideteksi setelah langkah ketiga (Anda lihat, ada langkah validasi selama pelatihan, jadi setelah beberapa iterasi awal, misalnya 5000, titik kunci terdeteksi, coba visualisasikan peta panas).
Terima kasih atas balasan Anda yang cepat. Saya mengerti!
RCpengnan
pada 23 Mar 2021
Masalah terkait
mohamdev
·
4Komentar
mathblue
·
12Komentar
tangfayuan
·
7Komentar
augenstern-lwx
·
9Komentar
jinfagang
·
18Komentar