关于MASK_RCNN 预训练模型的疑惑
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基于MASK RCNN 模型学习文档版面分析。
训练环境是AISTUDIO，PaddleDetection是9月份装的。
数据集是labelme的，转化为coco。
看了JSON文件，categories 分别为text、table、title、reference等。
训练时，配置文件中看到预训练权重文件：
https://paddledet.bj.bcebos.com/models/pretrained/ResNet50_vd_pretrained.pdparams
训练时，看到下载了该文件，训练了十几个EPOCH
然后，在推理时，看到标出的框上，提示的是boat、cartraffic light、bicycle等。
示例如下：
有二个疑惑：
1、预训练模型是否就是用这些目标分类进行训练的？
2、出现这种结果，是否因为训练的EPOCH不够造成的？
恳请大神解惑，谢谢！！
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有个label_list.txt文件用于指定输出标示框的文本。模型预测的类别结果都是整数类型。
这种情况是没更换label_list.txt内容导致的，跟训练轮数没关系。预训练模型的数据集里包含finetune数据集的类别就会有较大的增益。
谢谢！！！
我根据您的思路去研究一下。