JF-Lee

The code in the picture can help you！ ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "RayneSun"

> I am working on the exact same thing. Right now, I am trying to write a function that stores the inference results in an image. But my results are...

Oh, It's great, thank you for your reply!!! ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "CMartinETH"

jetson的板子？

> 11.19更新： > 训练集：VOC07+12，测试集：VOC07-test， > 使用SGDR学习率调整策略，初始学习率为0.01，学习率调整周期为100个epoches，总共训练610个epoches， > 预训练模型：mb3-ssd-lite-Epoch-149-Loss-5.782852862012213.pth， > batch_size：32， > 能得到的最好的Loss是4.07，请问怎样进一步调整学习策略？ > 原提问： > 你好，当我使用您提供的PASCAL的预训练模型（mb3-ssd-lite-Epoch-149-Loss-5.782852862012213.pth）对几张图片进行检测时，每张图片都检测不到任何一个物体。 > 然后，我在上述检查点的基础上进行finetune，使用VOC2007+VOC2012数据集训练了100个epoch，batch_size=32，lr=0.0005+multistep([40,80,])，使用新训练的模型再次检测，部分图片能检测到物体，但是准确度还是比较低。 > 对此，我有两个问题想请教您： > > 您在使用上述PASCAL模型进行检测时效果如何？是我操作不当还是模型本身专准确度就不高？ > 如果想进一步提高准确度，我需要如何训练？比如是否应该加大数据集或改进训练参数。 请问一下你在VOC训练一个epoch大概要多久？

> 请问这个问题您解决了吗？

> EntropyBottleneck's compress/decompress: > > https://github.com/InterDigitalInc/CompressAI/blob/ee91d536bd934fc1f8b1532f78db4c94072ae26d/compressai/entropy_models/entropy_models.py#L524-L537 > > Or are you referring to a "frozen"/"serialized"/"exported" model not having access to these functions? =================================================================== Thanks for your reply! I want to...