已阅： 6 水一下这个月的稿子，网上肯定很多，但写都写了就发出来。 # train.py from torch.utils.data import DataLoader from torch.autograd import Variable import torchvision.models as models import torchvision.transforms as T import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import torchvision import argparse import random import torch import time import s……

已阅： 21 昨天还以为这个月无活可整，没想到第二天就来事了，下个月还好久，留到下月发也不大好( º﹃º )。问题描述使用MMDetection训练实例分割，训练可执行，测试可执行，但loss_rpn_bbox为nan，loss_bbox却有值。 评估时，少数模型能获得0.1的精度，但无法随训练次数上升而提高。 使用faster rcnn或mask2former，四个backbone，都出现上述问题。故障原因标签尺寸与图像尺寸不匹配。例如，图像为700x700……

已阅： 17 场景PyTorch说它们2.0很快，那么就安个最新的Torch和MMDet。 打开两年前的顶会文章，复制更早几年的代码文件以及权重。 找个数据集。 按照最新的config进行配置权重路径。 然而，找不到加载权重。解决config 配置# 权重加载为 init_cfg=dict(checkpoint='pretrained/p2t_tiny.pth')，和仓库中其它config一样，区别在于一个是网上链接，一个是本地路径。 model = dict( type='Re……

使用markdown实现ReID的Rank可视化的工具介绍。

已阅： 34 没解决，只是记录这种情况。 也可以多次实验取均值以避免结果复现。场景自己的模块中，包含一个与x相加的可学习参数，导致单卡同种子下结果无法复现。去掉该模块，能正常复现。 保留声明，注释使用后，能正常复现。且结果与无该模块的结果一致。除了在训练前设定种子外，我还在模块内部再次设置了种子，但依然无效。相关代码 def __init__(self): self.pos = torch.nn.Parameter(torch.zer……

基于TorchCam实现ReID的热力图可视化的工具介绍。

绘制模型指定层的热力图

将三通道图像转为一通道图像，并将类别的通道值统一为0, 1, 2，以解决MMSeg的报错与无法训练问题

已阅： 79 报错信息ValueError need at least one array to concatenate解决方法不使用mmdet推荐的数据集创建方式（即复制教程代码），直接复制configs\_base_\datasets\coco_detection.py，然后对应修改类名、CLASSES、PALETTE，修改 __init__.py即可。吐槽我用 mmcls 的时候都是直接复制修改的，这次不小心不长眼去跟了教程，然后就报错了，气死，cver就该好好用cv大法。 个人猜测这可能是因为我只框了检……

已阅： 15 问题描述程序正常启动，到开始训练的时候直接结束，没有任何日志，按照 mmseg 和 mmcls，这里会出现训练日志。解决方法不使用 --resume-from 来加载预训练权重。 在配置文件中加载权重，即在 my_model_config.py 的 backbone 中添加 init_cfg，如下：backbone=dict( type='MobileNetV2', init_cfg=dict( type="Pretrained", checkpoi……