Lightweight-human-pose-estimation.pytorch: поезд №3

Созданный на 21 мар. 2021  ·  6Комментарии  ·  Источник: Daniil-Osokin/lightweight-human-pose-estimation.pytorch

Привет! Я хочу задать два вопроса. Во-первых, я пробовал обучить №3 (--from-mobilenet) и обучить 285000 итеров. Однако я не обнаружил никаких точек и линий, когда запускал с ним демо. Вы знаете, в чем проблема? Потому что я не тренировался для четвертого или пятого шага? Во-вторых, можете ли вы мне сказать, сколько вы потеряли в конце тренировки? Я хочу знать приблизительную потерю, когда мы сможем прекратить тренировки. Я тренировал 285000 итеров, мои потери следующие:
image

Все 6 Комментарий

Я столкнулся с этой проблемой во время обучения и закомментировал эту строку кода в train.py (#evaluate (val_labels, val_output_name, val_images_folder, net)). Закомментирована ли эта строка кода, поэтому результата нет? У вас есть какие-нибудь решения?
image

Здравствуйте, я видел ваш предыдущий ответ. Сейчас я выделил 19 ключевых моментов и изменил код. Я использовал наборы данных из Val2017 и Train2017, загруженные с официального сайта Coco. Вы имеете в виду, что мне нужно изменить маркировку данных? Разве набор данных, скачанный с официального сайта Коко, уже не отмечен?
image

Привет! Прежде всего проверьте, работает ли предоставленная предварительно обученная модель для проверки. Это скажет, работает ли проверка. Затем проверьте выходной файл с результатами прогнозов вашей контрольной точки. Если он пуст, то может возникнуть такая ошибка. Итак, если он пуст, попробуйте визуализировать avg_heatmaps, чтобы увидеть, было ли что-то обнаружено. Кривые потерь здесь: # 10, ваша выглядит разумно.

Привет! Прежде всего проверьте, работает ли предоставленная предварительно обученная модель для проверки. Это скажет, работает ли проверка. Затем проверьте выходной файл с результатами прогнозов вашей контрольной точки. Если он пуст, то может возникнуть такая ошибка. Итак, если он пуст, попробуйте визуализировать avg_heatmaps, чтобы увидеть, было ли что-то обнаружено. Кривые потерь здесь: # 10, ваша выглядит разумно.

Спасибо за быстрый ответ. Спасибо за совет. Я попробую. Я также хочу задать вам два вопроса. Во-первых, я хочу установить 20 ключевых точек, и я хочу добавить узел талии. Я хотел бы спросить вас, могу ли я напрямую использовать набор данных COCO? Однако набор данных COCO содержит только аннотации 18 ключевых моментов. Если я хочу установить 20 ключевых точек, нужно ли мне снова аннотировать набор данных COCO?
Во-вторых, ключевые точки могут быть обнаружены, если выполняется только третий шаг, или ключевые точки и связи могут быть обнаружены только после того, как будут выполнены полные шаги обучения?
Ждем Вашего ответа! Спасибо!

Да, вам следует как-то разметить талию для людей, вручную или вычислить из существующих. Ключевые точки могут быть обнаружены после третьего шага (вы видите, есть шаг проверки во время обучения, поэтому после некоторых начальных итераций, например 5000, ключевые точки обнаружены, попробуйте визуализировать тепловые карты).

Да, вам следует как-то разметить талию для людей, вручную или вычислить из существующих. Ключевые точки могут быть обнаружены после третьего шага (вы видите, есть шаг проверки во время обучения, поэтому после некоторых начальных итераций, например 5000, ключевые точки обнаружены, попробуйте визуализировать тепловые карты).
Спасибо за быстрый ответ. Я понял!

Была ли эта страница полезной?
0 / 5 - 0 рейтинги

Смежные вопросы

tangfayuan picture tangfayuan  ·  7Комментарии

anerisheth19 picture anerisheth19  ·  10Комментарии

augenstern-lwx picture augenstern-lwx  ·  9Комментарии

mohamdev picture mohamdev  ·  4Комментарии

hxm1150310617 picture hxm1150310617  ·  4Комментарии