PaddlePaddle/PaddleDetection

PAFNet训练loss难以下降

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#4,521 opened on 2021年11月9日

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説明

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

コントリビューターガイド

技術スタック
python
領域
machine learning
Issue 種別
bug
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
4
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
3-5 days
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
clear
前提条件
PaddlePaddle frameworkObject detection conceptsDCN (Deformable Conv)
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
15
調査方針
The issue suspects DCN (Deformable Convolution) in dcn head may cause training instability. To investigate, compare loss curves with a standard head (e.g., without DCN) using the same CSPDarknet backbone. Check the PAFNet configuration files and the DCN implementation in ppdet/modeling/heads/. Also verify that the DCN module is correctly initialized and used during training. If the issue persists, open a minimal reproduction script.