【项目】使用VGG16 ResNet50预训练模型为backbone进行FCN网络训练完成分割任务-526互联

代码以及数据集后面会在我的ai studio主页公开

拿到这个题目的思路

1.VOC2007，VOC2012怎么统一到一起？

参考：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com)

本地：基于PaddlePaddle框架的YOLOv1复现 - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com)

2.在页面写代码怎么运行？

参考：飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区 (baidu.com)

想法：也不一定要写成在页面运行的，只是在页面展示

3.想法：用GPT辅助自己去写代码

实际解决

1.统一VOC2007，VOC2012

在github上搜到相关资料，告诉我们要手动合并数据集。

观察发现，构建数据集的函数里面，只读取了这些内容，完全可以把图片以及txt文件手动整合到一起，取一个新名字，最后调用也要改一下

常见的训练模式

07+12：使用 VOC2007 和 VOC2012 的 train+val。（16551）上训练，然后使用 VOC2007 的test（4952）测试

07++12：使用 VOC2007 的 train+val+test（9963）和 VOC2012的train+val（11540）训练，然后使用 VOC2012 的 test 测试，这种法需提交到 PASCAL VOC Evaluation Server 上评估结果，因为VOC2012 test 没有公布。

这里我们采用07+12的模式训练，需手动构建数据集

手动构建train.txt，val.txt

.....

问题

1.pred形状不匹配？

训练的时候，发现“Valid loss nan, Valid Acc 0.7289, Valid mIoU 0.3159”这种情况

这几天先尝试自己解决，不行的话，在ddl的时候，提交读取PSACAL VOC，训练FCN全流程！ - 飞桨AI Studio星河社区 (baidu.com)里面现有的模型

解决

属于偶然事件，有时候就可以正常运行

2.违反了卷积操作的规则

在卷积操作中，输入数据的通道数应该等于卷积核的通道数乘以分组数（groups）。然而，实际情况是输入数据的通道数为2048，而卷积核的通道数为512，分组数为1。这违反了卷积操作的规则，因此引发了错误。

解决

resnet从34换成50导致的问题，需要更改fcn网络，先理解fcn网络是怎么构建的，然后去借鉴下fcn网络

后面更改了很久还是有报错，最后不使用迁移学习去写以resnet50为backbone的fcn网络了，使用一般的方法

3.训练完后的模型怎么只有不？

解决

模型能跑就行，这个我实在是不想去debug了，大概率也是偶然事件，之前数据集的问题导致的，后面模型能跑之后我没有尝试过去跑一遍完整的代码

经验总结

有现成的经验要去借鉴，比如去github找到的手动合并数据集的方法，还有在paddle项目里面找到的现成的对VOC进行分割的项目

走捷径没错，但是太过于依赖捷径只会让自己越慢，不要妄想去用gpt帮助自己更改代码，它只能提供思路！！！

之前一直不敢去改模型，经过这次项目经历，对深度学习的熟练度以及自我学习能力得到了很大的提升。比如在程序中间打断点，看输出，匹配形状，增加卷积层，做数据预处理等等..

模型yolotv5 yolotv resnet

526互联

【项目】使用VGG16 ResNet50预训练模型为backbone进行FCN网络训练 完成分割任务