训练自己的数据，网络输入尺寸选择 about snake HOT 20 CLOSED

你说的是哪个数据集

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@pengsida 跑的kins，我发现代码里，不管原始图片尺寸是多少，都会变换到896*384，为什么选择这个尺寸呢? 可以任意换成别的能被32整除的数吗? 其中有啥trick能分享一下吗? 谢谢!

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1. 训练的时候用384 x 896，是因为kitti的图片大小是375 x 1242，我是对图片做random crop的。
2. 可以根据375 x 1242换成其他h x w，但要考虑显存。一般crop大一些，图片内容更多，训得快一些。
3. kitti的detection，multi-scale training挺重要的，测试的时候要把图片放大，效果会好很多。

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@pengsida 非常感谢你的指导!
我的数据集图片在1000 * 600左右的分辨率，我设置网络输入为960*544，这样是不是太浪费并且对训练效果也没多大帮助?
测试时把图片放大，效果会好很多，但耗时也高了。我想训练出来的模型比较小，且inference速度快，我是不是应该选择把网络输入改小一点尺寸，同时测试时，把测试图片缩小点以提升速度?

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1. 960*544差不多吧，训练时显存放得下的话，图片越大越好呀。你可能要调调multi-scale training的参数。
2. kitti图片里的物体特别小所以需要放大，不知道你数据集物体的大小。测试时，你可以调图片大小，得到你自己满意的trade-off between accuracy and speed.

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@pengsida 我的数据集物体尺寸比较大，所以感觉不需要放大。
1， multi-scale training的参数，在哪里调呢?
2， 我看kin_snake_yaml文件里 network: 'ro_34'，我可以选择‘dla_34’吗，这两个网络哪个更好点?

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我明天回复你。

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1. https://github.com/zju3dv/snake/blob/master/lib/utils/snake/snake_kins_utils.py#L19
2. ro_34和dla_34都用了dla的网络，只是配置稍有不同。ro_34更好一些。

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@pengsida 谢谢你!
还有一个问题，下载的训练好的模型149.pth是109兆，我想训练自己的数据得到得模型更小点，比如50兆，有啥方法能实现吗?

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需要换小一些的网络。

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149.pth包括了optimizer的参数，实际网络模型没有109m。

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@pengsida
1 我看了下149pth，里面只有‘net’和‘epoch’，共107.9兆
2 换小一点得网络，是只换backbone还是?

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只换backbone，主要是backbone比较大。还可以减少deformation iteration的数量。

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@pengsida
1 只换backbone的话，在你的代码里可以通过参数选择别的小点的backbone吗?
2 减少deformation iteration的数量，在代码哪里设置?

可能问题有点小白，还请大神指导~

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1. 我的代码里没有提供可选的参数来选择backbone，因为我一直用的是dla。backbone是这个https://github.com/zju3dv/snake/blob/master/lib/networks/snake/ct_snake.py#L13 换backbone你可以参考CenterNet是怎么用不同网络做backbone的。
2. https://github.com/zju3dv/snake/blob/master/lib/networks/snake/evolve.py#L15

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@pengsida 非常感谢!

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@pengsida 大神你好，我又来了~
用训练好的模型做inference时，dla34-ba72cf86.pth 这个也必须需要加载吗?

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不需要

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@pengsida
训练好了模型，想做一个c++的demo做inference，有啥好的方式实现吗?
1 用opencv加载这个pytorch模型
2 先转onnx，再做后续c++
3 用pytorch官方推出的c++接口
大神觉得哪个方式方便?或者有更好的方式吗?求指导~

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我没有用c++做过network inference，所以不知道。

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