如果mmcv库已安装,但问题仍未解决,可能是因为mmcv的版本中不包含mmcv.cnn.utils.weight_init模块。你可以通过以下命令查看当前安装的mmcv版本: bash pip show mmcv 然后,访问MMCV的GitHub仓库或官方文档,确认weight_init模块在当前版本中的位置。 查找模块位置变动: 根据GitHub上的讨论(如[@2@]中提到的),weight_in...
在调试SOLOv2的过程中遇到了如题目所示的问题(前提:已经安装对应版本的mmcv-full),解决方式如下: 将 from mmcv.cnn.weight_init import caffe2_xavier_init 更改为 from mmcv.cnn import caffe2_xavier_init
DoubleConvFCBBoxHead File "/home/sarim/PycharmProjects/trajectory_prediction/DetectoRS/mmdet/models/bbox_heads/double_bbox_head.py", line 2, in <module> from mmcv.cnn.weight_init import normal_init, xavier_init ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv.cnn.weight_init' Process finished with ...
最近在重新安装mmdetection v1.2.0版本时按照步骤安装却出现了如题所示的错误,可以通过如下方法解决: pip install mmcv==0.4.3
self.sigma.data.fill_(math.log(init_std)) ### 最后self.apply(weight_init)的含义可能是将policy.py文件函数引进过来(不理解,待定)。 self.apply(weight_init) def forward(self, input, params=None): ### 如果参数不存在,就从父类中有顺序地继承网络和名字 if ...
nn.init.xavier_uniform_(m.weight.data) nn.init.constant_(m.bias, 0.1) 1. 2. 3. 4. 定义PNet 由说明可知,PNet需要三个卷积网络,并且输出都要进行非线性处理。 AI检测代码解析 #input 12*12*3 class PNet(nn.Module): def __init__(self): ...
from mmcv.cnn.utils.weight_init import trunc_normal_ Reproduces the problem - command or script just commonly run python script. Reproduces the problem - error message I can successfully install mmcv 2.1.0, however, it gets error when I import these 'from mmcv.cnn.utils.weight_init import ...
VGG Caffe ResNet Caffe ResNeXt ResNet with Group Normalization ResNet with Group Normalization and Weight Standardization HRNetV2 Res2Net RegNet MMCV中的模型zoo链接由JSON文件管理。json文件由模型名称及其url或路径的键-值对组成。一个json文件: { "model_a": "https://example.com/models/model_a_9e5...
named_parameters(): # # if 'kernel_convs_convcomb' not in key and 'context_fusion_convs' not in key and 'learned_weight' not in key: # if not any(s in key for s in model.module.bbox_head.optimize_list): # param.requires_grad=False # else: # # print('optimize {}'.format...
importtorchfromtorchimportnnfrommmcv.cnnimportconstant_init# hook 函数,其三个参数不能修改(参数名随意),本质上是 PyTorch 内部回调函数# module 本身对象# input 该 module forward 前输入# output 该 module forward 后输出defforward_hook_fn(module,input,output):print('weight',module.weight.data)print('...