7、按照自己需要修改main.py文件 8、训练 ``` python main.py --dataset_file "coco" --coco_path "/myData/coco" --epoch 500 --lr=1e-4 --batch_size=8 --num_workers=4 --output_dir="outputs" --resume="detr_r50_4.pth" python main.py --dataset_file "coco" --coco_path "/data1...
本文将使用四个预训练的DETR模型(DETR ResNet50、DETR ResNet50 DC5、DETR ResNet101和DETR ResNet101 DC5)在自定义数据集上对其进行微调,通过比较它们在自定义数据集上的mAP,来比较评估每个模型的检测精度。 DETR模型结构 如图所示,DETR模型通过将卷积神经网络CNN与Transformer架构相结合,来确定最终的一组边界框。
本文将使用四个预训练的DETR模型(DETR ResNet50、DETR ResNet50 DC5、DETR ResNet101和DETR ResNet101 DC5)在自定义数据集上对其进行微调,通过比较它们在自定义数据集上的mAP,来比较评估每个模型的检测精度。 DETR模型结构 如图所示,DETR模型通过将卷积神经网络CNN与Transformer架构相结合,来确定最终的一组边界框。
DETR本来就不好训练，从头训练，自己的数据集数量又少，线索也少， object query 是随机初始化的 刚开...
DETR本来就不好训练，从头训练，自己的数据集数量又少，线索也少， object query 是随机初始化的 刚...