violet17 / yolov3-channel-pruning Goto Github PK

您好：我使用您的工程在自己的数据集上进行训练，过程中总是报一个错误：
ValueError: x_max is less than or equal to x_min for bbox [0.5802083333333333, 0.5598958333333334, 0.5802083333333333, 0.5598958333333334, 0.0].
应该是数据上的问题，您这里面用了数据增强的相关操作，目前调试看了出问题的那张图像的annotation并没有问题，并且我使用相同的数据在talebolano大佬的工程中是可以训练的，还希望您有空可以帮忙看看是哪里出了问题，非常感谢！

你好，非常感谢的你的工作，想问一下你有测试剪枝前后的mAP，不知道能否放出测试结果呢?

When training, there are something different between your code and @Lam1360 code, such as:

in Lam1360 code, the training is:
1, python train.py --model_def config/yolov3-hand.cfg -sr --s 0.01

but in yours, missing the back value.

2，for step2, in Lam1360 code, he didn't show the suitable prune rule, but in your code, it is

python test_prune.py

no suitable prune rule following.

I was wonder whether you have already test and the result is fine, or you missing some key point.

你好，我尝试用你的repo训练一下自己的数据集，发现一直存在： "assert os.path.exists(label_path) # 确保label_path必定存在，即图片必定存在label" 这个错误，不知道数据的格式和路径是怎样的？方便加一下你的微信吗？好让我向你请教一下的！Wechat：FLY15625018720

hi, thanks very much for you great work. but when I run you code , an error occured, NameError: name 'BNOptimizer' is not defined. there is no definition of it!!

验证计算AP的时候提示out of list，是因为哪里的配置文件没有设置好吗？在 .cfg和 .data文件里头我都设置好类别数了！

test.py里只是对mAP等速度计算进行比较，没有可视化，也没有相关实时测试的demo,大神可以补充下吗

非常感谢作者的开源代码，我有一个疑惑，我看到在prune_utils.py文件的prune_model_keep_size()函数中，当下一层含有BN时，上层输出多余的部分经过卷积层后直接加到了running_mean里。请问在加到running_mean之前是不是需要求一下均值？因为running_mean里应该都是各个channel的均值。

如何读取上一次保存的pth文件接着进行稀疏化训练呢？

您好，请问您的代码剪枝效果怎么样，最后精度如何？