map的值只有0.00+
yigengjiang opened this issue · 3 comments
up主，我更改了backbone的通道数，只是把resnet50特征提取前面部分的通道数改变了，然后保证获得的公用特征层Feature Map以及classifier部分是和原始的resnet50的shape是相同的。
训练的设置是使用默认的设置，载入了up主提供的预训练权重，backhone中改变通道数的卷积层部分是用了我自己的预训练权重。
但训练了20个epoch，查看logs中的epoch_map，发现map只有0.00+啊?怎么回事啊T_T
这是我的训练设置如下
从你这个载入的情况看，你修改后的名字全都不一样了，你都改了什么
50: [64, 64, 64, 256, 64, 64, 64, 64, 128, 128, 512, 128, 128, 128, 128, 128, 128, 256, 256, 1024, 256, 256, 256, 256, 256, 256, 256, 256, 256, 256, 512, 512, 2048, 512, 512, 512, 512],
52: [52, 55, 55, 146, 55, 55, 55, 55, 105, 111, 232, 111, 111, 111, 111, 111, 111, 211, 222, 1024, 222, 222, 222, 222, 222, 222, 222, 222, 222, 222, 512, 512, 2048, 512, 512, 512, 512]
我将resnet50的通道数改成了上面52所对应的通道数，然后载入了up主提供的预训练权重，但是backhone中改变通道数的卷积层部分是用了我自己的在imagenet上的预训练权重，训练的设置是使用默认的设置。