PaddlePaddle/PaddleDetection

PAFNet训练loss难以下降

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#4 521 ouverte le 9 nov. 2021

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Description

在自己的实验过程中更换了PAFNet的Backbone进行相关实验，由于此前没有使用dcn_head导致精度可能还是存在差距，所以在近期使用CSPDarknet+dcn_head的配置进行实验，但是发现在实验过程中模型的loss难以下降，使用COCO数据集跑了12个epoch后可以说是什么也没检测到，这是因为DCN的问题所导致的吗？ image

Guide contributeur

Direction de recherche
Le problème suspecte que le DCN (Deformable Convolution) dans dcn head puisse causer une instabilité lors de l'entraînement. Pour enquêter, comparez les courbes de perte avec une tête standard (par exemple, sans DCN) en utilisant le même backbone CSPDarknet. Vérifiez les fichiers de configuration PAFNet et l'implémentation DCN dans ppdet/modeling/heads/. Vérifiez également que le module DCN est correctement initialisé et utilisé pendant l'entraînement. Si le problème persiste, ouvrez un script de reproduction minimal.
Stack technique
python
Domaine
backend
Type d'issue
Bug
DifficultéDifficulté estimée pour un nouveau contributeur, de 1 pour un très petit changement à 5 pour un travail expert.
2
Temps estiméFourchette de temps approximative pour investiguer, implémenter, tester et préparer une pull request.
Une demi journée
Statut d'activitéDisponibilité apparente de l'issue : fraîche, active, ancienne, bloquée ou en attente d'un mainteneur.
Active
ClartéClarté avec laquelle l'issue explique le changement attendu, les critères d'acceptation et la prochaine étape.
Plutôt claire
Prérequis
Pythondeep learning basicsobject detection
Accessibilité débutantScore de 1 à 100 estimant l'accessibilité de cette issue pour un premier contributeur.
60