1. 程式人生 > >yolov3 pytorch錯誤集合

yolov3 pytorch錯誤集合

 File "D:\tmp\pytorch-yolo3\cfg.py", line 134, in print_cfg

    assert(prev_width == out_widths[layers[1]])

是因為cfg中有除法,python3中除法自動轉為float型別,需要//變成整除

這個錯誤,把網路後面幾層變成了55,

原版的:

   87 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 768   ->    26 x  26 x 256
   88 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512
   89 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256
   90 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512
   91 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256
   92 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512
   93 conv    255  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 255
   94 detection
   95 route  91
   96 conv    128  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 128
   97 upsample           * 2    26 x  26 x 128   ->    52 x  52 x 128
   98 route  97 36
   99 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 384   ->    52 x  52 x 128
  100 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256
  101 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128
  102 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256
  103 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128
  104 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256
  105 conv    255  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 255

  106 detection

變錯的:

  87 conv    256  1 x 1 / 1    27 x  27 x 768   ->    27 x  27 x 256
   88 conv    512  3 x 3 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 512
   89 conv    256  1 x 1 / 1    27 x  27 x 512   ->    27 x  27 x 256
   90 conv    512  3 x 3 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 512
   91 conv    256  1 x 1 / 1    27 x  27 x 512   ->    27 x  27 x 256
   92 conv    512  3 x 3 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 512
   93 conv    255  1 x 1 / 1    27 x  27 x 512   ->    27 x  27 x 255
   94 detection
   95 route  91
   96 conv    128  1 x 1 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 128
   97 upsample           * 2    27 x  27 x 128   ->    55 x  55 x 128
   98 route  97 36
   99 conv    128  1 x 1 / 1    55 x  55 x 384   ->    55 x  55 x 128
  100 conv    256  3 x 3 / 1    55 x  55 x 128   ->    55 x  55 x 256
  101 conv    128  1 x 1 / 1    55 x  55 x 256   ->    55 x  55 x 128
  102 conv    256  3 x 3 / 1    55 x  55 x 128   ->    55 x  55 x 256
  103 conv    128  1 x 1 / 1    55 x  55 x 256   ->    55 x  55 x 128
  104 conv    256  3 x 3 / 1    55 x  55 x 128   ->    55 x  55 x 256
  105 conv    255  1 x 1 / 1    55 x  55 x 256   ->    55 x  55 x 255
  106 detection