ssd pytorch预训练模型
时间: 2023-10-09 13:06:32 浏览: 66
根据引用中提到的,要训练自己的数据集,需要修改预训练的模型。在SSD-Pytorch代码中,官方提供了一个预训练模型叫做VGG16_reducedfc_pth,你可以在第二部分提供的链接中找到这个模型。所以SSD-Pytorch预训练模型就是VGG16_reducedfc_pth。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SSD-Pytorch训练和测试自己的数据集(新手必看)](https://blog.csdn.net/dingkm666/article/details/88775428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
pytorch ssd训练自己的数据集
要在PyTorch SSD中训练自己的数据集,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 下载SSD代码和预训练模型:
您可以从GitHub上下载SSD代码,可以使用以下链接进行下载:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch
您还需要下载预训练模型,可以使用以下链接进行下载:https://s3.amazonaws.com/amdegroot-models/vgg16_reducedfc.pth
2. 准备您自己的数据集:
确保您的数据集按照SSD代码的要求进行组织。您的数据集应包含图像和相应的标注文件。标注文件应采用特定的格式,例如Pascal VOC或COCO格式。您可以参考SSD代码中提供的示例数据集来了解标注文件的格式。
3. 修改SSD配置文件:
打开SSD代码中的配置文件,通常是ssd/configs/vgg_ssd300.py,根据您的数据集的类别数量和路径等信息进行相应的修改。确保配置文件中的路径与您的数据集路径匹配。
4. 开始训练:
使用命令行运行train.py脚本开始训练。您可以指定一些参数,例如批量大小、学习率、训练轮数等。示例命令如下:
```
python train.py --dataset-type=voc --data-root=/path/to/dataset --basenet=/path/to/pretrained/model/vgg16_reducedfc.pth
```
5.
如何静态量化ssd pytorch
对于如何静态量化ssd pytorch,可以使用PyTorch提供的torch.quantization模块来实现。具体步骤如下:
1. 定义模型并加载预训练权重
2. 定义量化配置,包括量化方式、量化精度等参数
3. 对模型进行量化
4. 对量化后的模型进行微调,以保证精度
以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization as quant
# 定义模型
class SSD(nn.Module):
def __init__(self):
super(SSD, self).__init__()
# ...
def forward(self, x):
# ...
return out
model = SSD()
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load('ssd.pth'))
# 定义量化配置
quant_config = quant.QConfig(
activation=quant.MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.qint8),
weight=quant.MinMaxObserver.with_args(dtype=torch.qint8)
)
# 对模型进行量化
quantized_model = quant.quantize_dynamic(
model, qconfig=quant_config, dtype=torch.qint8
)
# 对量化后的模型进行微调
# ...
# 保存量化后的模型
torch.save(quantized_model.state_dict(), 'ssd_quantized.pth')
```
需要注意的是,量化后的模型需要使用`torch.jit.trace`将其转换为Torch脚本,以便在移动设备上进行部署。