Detectron: pesos pré-treinados do conjunto de dados coco

Linhas de base de detecção de proposta, caixa e máscara

Esses modelos são todos treinados em coco.

sim, mas meu conjunto de dados tem um número de classe diferente do conjunto de dados coco, portanto, seu modelo mencionado não pode ser carregado diretamente nos scripts de treinamento. Não sei como o caffe2 lida com a importação de modelos com diferentes tamanhos de camada. Eu sei, no entanto, no caffe, posso apenas modificar o nome da camada.

Para ajustar ainda mais um modelo COCO em outro conjunto de dados (por exemplo, Cityscapes como fizemos), você precisa remover as camadas que são dependentes de classe (em Mask R-CNN, em bbox cls, bbox reg e mask pred layers) , e reinicializá-los.

No Detectron, os pesos são carregados por nomes correspondentes, portanto, uma maneira simples de fazer isso é alterar o nome das camadas dependentes de classe ao fazer ajustes adicionais ou adicionar um sinalizador no carregamento de peso para não carregar esses pesos.