运行SOLOV2 心酸经历，实战帖
作者：互联网
运行SOLOV2 心酸经历，实战帖
SOLO v2作为单阶段实例分割新秀，在COCO数据集上的表现要优于Mask Rcnn（单从作者论文结果来看）。但是，最近在用SOLO v2跑自己的ssdd数据集时，却发现这位作者的代码，可真是一步一个坑。这里把自己填了的，没填的，都分享一下。
官方代码
https://github.com/WXinlong/SOLO
基于mmdetection，那应该配置环境很简单，可是我发现第一步作者就给你埋了一个大坑。
作者install里介绍需要使用torch<=1.4 ，可是他在最近的一次更新都适配为torch1.5了。但是！使用torch1.5你依然会遇到奇奇怪怪的问题，这里就不列举了，我试了1.6，1.4，1.1都会有填不完的坑。
所以，按照作者最后一次更新，我又把代码改回去了，主要是把torchcheck改成atcheck，这里需要修改32处，大家可以去官方修改记录里改回去。
废话不多，修改完后，我使用如下的配置，终于能让代码跑起来了：
这里注意config里的num classes，又埋坑了。mask head中的num classes和我们理解的类别不一样，所以保持原来的256即可，整个config只需要修改一处num classes，等于你的类别数加一，这里划重点，后面要考。
按照上面的处理刚能跑起来，问题又来了，loss_ins不下降！！！！一直保持==3，我惊了，学习率使用的就是默认的0.01。经过多次修改学习率，我发现0.005还可以，loss终于下降了，在epoch=9和12的时候，学习率分别降低为10分之1。
最后的最后，loss定格在了0.3左右，ap比cascade，yolact低了20多个点，这明显是出bug了。疯狂查询后，我以为获得了救命稻草——“Grids”超参数。在一个github的issue中，有人通过增大grids数目，成功提升了15个点，但是经过我的多次修改，证明不能说提升轻微，只能说毫无卵用
如果各位大哥，知道为啥ap这么低，还望指点一波
SOLOv2 mmdetectionv2.3
在issue里，我找到了SOLOv2 在mmdetectionv2.3上的一个实现代码，这个安装没啥坑，按照官方安装即可，config配置很容易，但是AP出来都是0，或者-1，累了。不推荐使用
Detectron2框架
第一次见，宛如天人，我立刻关闭了mmdetection的界面
就在昨天晚上，找到了solov2基于detectron2的实现，总想着这下应该能实现了，开干
配置环境很简单，无脑操作，接下来是数据集配置
这里推荐两篇
第一篇这篇文章里数据集制作说的很清楚。制作好coco数据集后，直接修改train_net.py。完全没有必要按照第二篇新建一个训练.py
第二篇修改train net，按照这篇文章里新建的那个train文件来修改，缺啥补啥。
在这个代码中，开头部分有一个CLASS_NAMES =[“AA”],那么这里需不需要加“background”呢？通过试验，我是加上了。
重点来了，还记官方代码那部分说的num classes吗，类别数加1吗？这里通过实验同样需要，我看那两篇文章评论区居然有人说不需要？believe me
如果报错：
（1）
[Errno 2] No such file or directory: '/content/drive/MyDrive/AdelaiDet/datasets/coco/val2017/000001'
那么
"/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/detectron2/data/dataset_mapper.py"125行,加个’.jpg’
（2）
"/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/detectron2/evaluation/coco_evaluation.py", line 332
assert len(class_names) == precisions.shape[2]
那么用这段来代替332以及下面的数行
assert len(class_names) - 1 == precisions.shape[2]
results_per_category = []
precision = precisions[:, :, 0, 0, -1]
precision = precision[precision > -1]
ap = np.mean(precision) if precision.size else float("nan")
name='ship'
results_per_category.append(("{}".format(name), float(ap * 100)))
标签：实战,num,代码,py,precision,修改,心酸,classes,SOLOV2 来源： https://blog.csdn.net/weixin_43345668/article/details/118019621