yangxue0827/FPN_Tensorflow

The problem for not fixing BN

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#21 opened on 2018年6月6日

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good first issue

説明

What is the Map in pascal voc 07 dataset using this code? As i read your code, i find that you do not fix the BN parameters. The batchsize is small, following the paper FPN or Mask RCNN, you need to set the training and trainbale to False for the slim.batch_norm op. I am testing whether this is the problem for the bad generalization for mutiple objects.

コントリビューターガイド

技術スタック
pythontensorflow
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。
half day
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。
needs investigation
前提条件
TensorFlow basicsBatch normalization understandingObject detection with FPN
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。
10
調査方針
Investigate the handling of batch normalization in the training code. Look at the model definition and training script to see if batch norm parameters are frozen. Check comments in the issue for discussion about small batch size and generalization. Possibly modify the training to set slim.batch norm training parameter to False as suggested.