miemie2013/pytorch-diou-yolov3

Pytorch复现YOLOv3，使用最新的DIOU loss训练

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pytorch-diou-yolov3's Issues

如何将CIoU用于训练CenterNet

pattern训练问题

对之前训练好的模型epoch74，继续训练，该怎么弄？

用经过1_lambda2model.py之后的模型训练吗

求部分文件

大佬，缺少requirement.txt和demo_video.py希望能上传一下嘛？？

为什么在计算损失函数的时候他说需要两个参数实际给了八个呢？

训练其中几类目标

请问，如何使用coco数据集训练其中几类目标，数据集和标签可以写脚本制作，网络参数部分，不知大佬可否提点建议。

今天用gpu训练突然发现一个问题

用gpu训练时，将学习率降维10-5，训练了几个epoch后loss就变为nan，但是用cpu训练却没问题。而且gpu无论怎么改变learning rate都不起作用

1

请问有遇到conf_loss一直降不下来的情况吗？

训练的时候不收敛，conf_loss一直降不下来。可能的原因在哪里呢？

感谢

第一次看见这么人性化的讲解 爱了

loss nan

您好，我只训练一个类别时，训练几个epoch后，就出现了loss nan的情况，减小学习率也不行

发现是这3根loss中有的数据为nan，
ciou_loss = ciou_loss.sum((1, 2, 3, 4)).mean() # 每个样本单独计算自己的ciou_loss，再求平均值
conf_loss = conf_loss.sum((1, 2, 3, 4)).mean() # 每个样本单独计算自己的conf_loss，再求平均值
prob_loss = prob_loss.sum((1, 2, 3, 4)).mean() # 每个样本单独计算自己的prob_loss，再求平均值

我把数据加1e-8也不行
pos_loss = respond_bbox * (0 - T.log(pred_conf+1e-8))
neg_loss = respond_bgd * (0 - T.log(1 - pred_conf+1e-8))

后来：我把为nan的数据过滤掉，结果loss全部为0了

ciou_loss = ciou_loss[(ciou_loss != ciou_loss) == False].sum() # 每个样本单独计算自己的ciou_loss，再求平均值
conf_loss = conf_loss[(conf_loss != conf_loss) == False].sum() # 每个样本单独计算自己的conf_loss，再求平均值
prob_loss = prob_loss[(prob_loss != prob_loss) == False].sum() # 每个样本单独计算自己的prob_loss，再求平均值
请问一下，这个有办法吗？

预训练模型下载过慢

能否提供一下coco预训练模型百度网盘分享链接，十分感谢！