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关于MASK_RCNN 预训练模型的疑惑
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炼丹房 其他新手上路 95 3
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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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全部评论(3)
FutureSI
#2 回复于2021-10-13

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。

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FutureSI
#3 回复于2021-10-13

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。

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essex
#4 回复于2021-10-13
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。

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