ThePengg
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ThePengg
作者大大，能分享一下具体代码吗，我自己试着分了一下，发现即使不插入模块，分类精度也接近1了
> 载入的只有主干网络的预训练权重，因为钢铁表面数据集和自然数据集的数据分布是不同的。因此，我们认为只需要网络可以提取基础特征就可以。尽管，在后续的实验中发现，加载不加载权重对于本实验的结果影响不大。 作者您好，为什么我按照您的设置训练yolox，发现使用预训练权重比不使用效果好呢，而且试了一下加cbam之类的模块效果都没有原始的好。还想问问使用的mobilenetv2的哪几层放进的yolohead
作者您在yolox中使用的ghostnet是ghostnet0.5吗，我在github上没找到0.5的预训练权重，只找到1.0的
训练的时候每轮取多少个样本？