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PAFNet训练loss难以下降

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#4,521 创建于 2021年11月9日

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描述

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

贡献者指南

研究方向
该问题怀疑 dcn head 中的 DCN（可变形卷积）可能导致训练不稳定。为调查此问题，请使用相同的 CSPDarknet 骨干网络，比较使用标准头部（例如，不含 DCN）的损失曲线。检查 PAFNet 配置文件以及 ppdet/modeling/heads/ 中的 DCN 实现。同时验证 DCN 模块在训练期间是否正确初始化和使用。如果问题仍然存在，请提供一个最小复现脚本。
技术栈
python
领域
backend
议题类型
缺陷
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
2
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
半天
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
活跃
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
基本清晰
前置要求
Pythondeep learning basicsobject detection
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
60