zhouzhubin
zhouzhubin
@beibeiaishuijiao 你好，我想问一下，那作者在Rnet、Onet执行gen_imglist_rnet.py的意义是什么？
你好，你现在知道这个文件有没有用阿，我也有这个疑问。在gen_RNet_tfrecords.py中产生landmark，是通过哪产生的，是不是这个train_RNet_landmark.txt文件。还是landmark_24_aug.txt,这个文件。如果是这个文件，那后面训练Rnet、Onet为啥作者还要执行gen_imglist_rnet.py这个？
@ZOUYIyi 你好，请问你解决了吗？我也是有这种错误
@yangxue0827 你好，我把那个500多毫秒的图片单独复制了好多份，然后在inference，发现时间又变成了100多毫秒？这是怎么回事啊！！！！
@yangxue0827 不是的，一直运行这一张图片，它的时间差异就不大，如果前面穿插其他的图片，时间就会变成五百。现在发现训练在100000之前的模型，inference的时间还是比较稳定的，在训练到后面的话，inference的时间就不太稳定，还有就是ADD_ATTENTION，使用或不使用，都会造成inference波动很大。
@yangxue0827 这个工程能用tensorflow servering来部署吗？我把模型用tf.saved_model.simple_save来保存，然后起servering，起不来，会报错
@yangxue0827 恩恩，好的，谢了！我也训练了，基于mobilenetv2的，我是自己的数据集，感觉露检挺严重的，我应该怎么提升训练？请问你在dota上的精度怎么样？
@yangxue0827  这个就是测试图片的时间，同一个场景下的图片，检测目标也是一样的，但是inference时间差异也很大，同一张照片也是这样的，这个是什么原因引起的？
@yangxue0827 大佬，你好！还有一个训练上的问题，有时候训练了十几万步，但是在inference的时候，一个目标都检测不出来，看tensorbord里面，loss都是下降的，就是每一千步所保存的预测图片，也都是没有检测结果的，这种情况也出现了蛮多次了。我是用自己的数据集，就是有时候训练有结果，有时候又没有，感觉完全碰运气一样。
恩恩，好的，谢了！发现只能靠试的。我训练中发现两个，理解不了的问题，一个是是我训练facenet的时候，就是一直训练，训练到loss基本不下降了，那个学习率也降到最低了。最终在val上的准备率，差不多是0.92左右。然后我拿这个模型finetun，学习率是一开始的0.01，在val上的准备率一开始有点震荡后面就是会长到0.97左右，学习率也没有降到最低。第二个是从头开始训练的时候，batchsize 90的比32的效果差10点左右，这两个我不太清楚是什么情况