添加coco预训练模型的方法: 先下载对应的权重文件CHECKPOINT_FILE,在训练脚本后加:
--resume-from ${CHECKPOINT_FILE}
COCO数据集中的bbox格式: [x,y,width,height],符合给定数据集中的数据格式。
TODO:
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ly_reco/custom_models/detectors/associative_embedding_custom.py
- 设计 bbox_head和cls_head
- 根据 forward_train 方法中的output 作为cls_head输入和bbox输入,设计loss
- output: list: len(humans), each human keypoint :[BatchSize, 34, H, W]
- 在 forward_test 增加对应的网络结构和输出,并将输出结果整合到返回值中的result json中
goal_1: len(humans) [BatchSize, 34, H, W] -> len(humans) [B, num_class] class result goal_2: len(humans) [BatchSize, 34, H, W] -> len(humans) [B, x,y,width,height] bbox result