Chen-Pocky
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已上傳 ! 麻煩您了 !
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沒問題 ! 我們稍作整理過後再上傳
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您好 ， 我們量化圖片一直都是超過100張的 (199張)，class id 有兩個，分別是 1 跟 0 我們有先用imagenet範例的NEF檔去測試，它能正確辨識出 imagenet 原有的 1000種類別， 從0~999都能正確辨識並在[Result]顯示出正確的class id。 而當使用我們自己訓練的的NEF檔去…
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您好， 目前我們已經將模型訓練出來了，模型經過測試，以及轉檔後的onnx經過驗證後，準確率皆符合預期。 然而，在執行regnet_step_by_step.md最後的步驟，要去檢驗是否能真的分辨出類別(class)時，不管我們丟的是範例圖片或是我們自己準備的圖片， 結果均為 class 1 執…
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沒事了，我們解決了 ! 😁😁😁 謝謝你們給予的所有幫助 !
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您好， 目前訓練模型、訓練模型完測試、測試完轉檔成onnx以及轉檔成功後再次驗證，上述這幾個步驟都成功執行了 ! ! 但是，在測試模型以及轉檔驗證做這兩個步驟時，得到了一個讓我們匪夷所思而且非常尷尬的結果 accuracy_top-1 以及 accuracy_top-5 數值皆為 0 😱 https:…
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您好， 您說您使用我們的資料集可以正常訓練，所以我將python、CUDA、mmcls、mmcv-full 等環境重新安裝成與您相同的版本。 我們在regnetx-400mf_8xb128_in1k.py內做的修改也與您完全相同，資料集也是同一個。 而我帶來了一個好消息跟一個壞消息。 好消息是 : Github上…
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您好 ! 我們知道samples要求要有filename跟gt_label，所以有確認過我們的dataset是否符合架構。但也有可能我們真的搞錯dataset編排方式，所以再請您幫我們確認。 有，在anaconda有安裝mmcv-full ! 以下是我們dataset的雲端連結，是rar檔。 https://drive.google.com/f…
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後來我們決定依照 Kneron-mmclassification的 regnet_step_by_step.md去操作。 我們將regnetx-400mf_8xb128_in1k.py 裡面的 num_class數更改成我們資料集的class數目 NORM_MEAN以及NORM_STD沒有更動，使用預設好的 samples_per_gpu及workers_per_gpu都符合我們PC的配置…
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您好，經過比對以後，我發現Colab與Github(kneron-mmclassification)兩個教程在訓練模型上的步驟以及所生成的檔案不同，Colab是在訓練(train)過程中就加入了微調(fine-tune)模型，之後才測試(test)。而Github上面則是訓練(train)完後直接測試(test)。 我們在Colab上面…
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抱歉這麼慢才回覆，我所參考的聯結與您提供的聯結一模一樣，是同一個聯結。您提供的方法一 Use your own dataset中的兩種方法，我也都依照參考聯結的方法做過了，才出現以上我所提到的錯誤。 我已經透過colab解決將自己的Dataset放進模型去訓練的問題，現在有新的問題…