faster rcnn训练过程出现loss=nan的解决办法 出现了loss=nan说明模型发散,此时应该停止训练。 出现这种错误的情况可能有以下几种,根据你自己的情况来决定。 1、GPU的arch设置的不对 打开./lib/setup.py文件,找到第130行,将gpu的arch设置成与自己电脑相匹配的算力,这里举个例子,如果你用的是GTX1080,那么你的算力...
接着训练,能跑通,但是遇到了如下nan的运行时异常: iter: 20 / 70000, total loss: nan, rpn_loss_cls: 0.6907, rpn_loss_box: nan, loss_cls: 0.0818, loss_box: 0.0000, lr: 0.001000 然后开始分析问题,由于我的左上角的坐标(x,y)可能是0,或者标定区域溢出图片范围;而faster-rcnn会对xmin,ymin,xm...
1 . 怎么处理那些pyx和.c .h文件 在lib下有一些文件为.pyx文件,遇到不能import可以cython 那个文件,然后把lib文件夹重新make一下。 遇到.c 和 .h一样的操作。 2 . 训练自己的数据时最好不要使用pretrained_model, 由于训练的种类不一样,可能出现loss = inf 和loss = nan,-nan的情况。 3 . 数据源的检...
我主要在lib/fast_rcnn/train.py使用tf.summary模块来保存总的loss以及rpn loss、box loss等,这一步其实还是很有必要的,因为没有任何手段来观察调教模型,如果出了问题,再模型训练完后再察觉那就太晚了!git diff得到的代码修改如下: diff --git a/lib/fast_rcnn/train.py b/lib/fast_rcnn/train.py index...
I train my own dataset, however, in fast rcnn training stage loss = -nan. How to solve this problem? Thank you! The following are log information: Called with args: Namespace(cfg_file='/home/dongxingshuai/code/py-faster-rcnn-master/exper...
7loss_bbox = nan,result:Mean AP=0.000 8AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'astype' 错误1:执行sudo ./train_faster_rcnn_alt_opt.sh 0 ZF pascal_voc,报错:./tools/train_faster_rcnn_alt_opt.py is not found 解决方法:执行sh文件位置错误,应退回到py-faster-rcnn目录下,执行sud...
Hello @jwyang, I downloaded your pytorch faster rcnn yesterday, only change the coco 2014 dataset path to my local one and trained exactly the same setting as you (large image scale, lr = 0.01, 2 images per gpu and 8 gpus, res101, using ...
./experiments/scripts/faster_rcnn_end2end.sh 0 ZF pascal_voc 然后回碰见faster-rcnn系列assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()和loss偶尔为nan的问题 解决方法:https://blog.csdn.net/u013010889/article/details/53193027?utm_source=itdadao&utm_medium=referral ...
(2)训练过程中loss全都是nan,解决办法是修改faster-rcnn.pytorch/lib/datasets/pascal_voc.py把-1全部去掉,因为这个脚本对VOC数据集的处理是全部-1了,但是自己的数据集不用减,就使得计算溢出产生了nan 四、修改 1、数据路径 在lib/datasets/pascal_voc.py中将路径置为绝对路径。 修改self._data_path中的内容,...
FASTER-RCNN创造性地采用卷积网络自行产生建议框,并且和目标检测网络共享卷积网络,使得建议框数目从原有的约2000个减少为300个,且建议框的质量也有本质的提高. 概念解释: 1、常用的Region Proposal有: -Selective Search -Edge Boxes 2、softmax-losssoftmax-loss 层和 softmax 层计算大致是相同的. softmax 是一...