Re Train

[LIUHAO121]

i use coco2017 and your pretrained model dla34.pth to train again,the loss is still growing from 3.1 to round 17.why the loss does keep unchanged or change smaller,

[gsx1378]

你好，请问你这个问题解决了吗？我也遇到了相同的问题，训练了30多轮loss基本不变，过程中的评估结果Map也非常低。

[yzbx]

你好，请问你这个问题解决了吗？我也遇到了相同的问题，训练了30多轮loss基本不变，过程中的评估结果Map也非常低。

我通过修改KeypointHead网络初始化得到缓解，原代码没有初始化self.hm 与 self.hm_hp
models/heads/keypoints.py

    def init_weights(self):                              
        self.fill_fc_weights(self.wh)
        self.fill_fc_weights(self.hps)
        self.fill_fc_weights(self.reg)
        self.fill_fc_weights(self.hp_offset)
        self.fill_fc_weights(self.hm)
        self.fill_fc_weights(self.hm_hp)
        # https://github.com/princeton-vl/CornerNet/issues/13
        self.hm[-1].bias.data.fill_(-2.19)
        self.hm_hp[-1].bias.data.fill_(-2.19)

我只训练了100个epoch, 没有像配置文件中训练1000个epoch, 相应的LR_STEP由[800,900] 改为[80,90]，最后得到如下结果
(COCO上的官方结果为54.5)

Backbone	dataset	AP	$AP^{50}$	$AP^{75}$	note
Resnet50	COCO	0.460	0.759	0.475	-
Resnet50	CrowdPose	0.395	0.738	0.370	max_objs=32
Resnet50	CrowdPose	0.398	0.741	0.374	max_objs=64