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62e0ebde
编写于
8月 31, 2019
作者:
Z
Zhi Tian
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电子邮件补丁
差异文件
add fcos_imprv_dcnv2_R_101_FPN_1x.yaml
上级
804f164d
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
42 addition
and
0 deletion
+42
-0
configs/fcos/fcos_imprv_dcnv2_R_101_FPN_1x.yaml
configs/fcos/fcos_imprv_dcnv2_R_101_FPN_1x.yaml
+42
-0
未找到文件。
configs/fcos/fcos_imprv_dcnv2_R_101_FPN_1x.yaml
0 → 100644
浏览文件 @
62e0ebde
MODEL
:
META_ARCHITECTURE
:
"
GeneralizedRCNN"
WEIGHT
:
"
catalog://ImageNetPretrained/MSRA/R-101"
RPN_ONLY
:
True
FCOS_ON
:
True
BACKBONE
:
CONV_BODY
:
"
R-101-FPN-RETINANET"
RESNETS
:
BACKBONE_OUT_CHANNELS
:
256
STAGE_WITH_DCN
:
(False, True, True, True)
WITH_MODULATED_DCN
:
True
DEFORMABLE_GROUPS
:
1
RETINANET
:
USE_C5
:
False
# FCOS uses P5 instead of C5
FCOS
:
# normalizing the regression targets with FPN strides
NORM_REG_TARGETS
:
True
# positioning centerness on the regress branch.
# Please refer to https://github.com/tianzhi0549/FCOS/issues/89#issuecomment-516877042
CENTERNESS_ON_REG
:
True
# using center sampling and GIoU.
# Please refer to https://github.com/yqyao/FCOS_PLUS
CENTER_SAMPLING_RADIUS
:
1.5
IOU_LOSS_TYPE
:
"
giou"
DATASETS
:
TRAIN
:
("coco_2014_train", "coco_2014_valminusminival")
TEST
:
("coco_2014_minival",)
INPUT
:
MIN_SIZE_TRAIN
:
(800,)
MAX_SIZE_TRAIN
:
1333
MIN_SIZE_TEST
:
800
MAX_SIZE_TEST
:
1333
DATALOADER
:
SIZE_DIVISIBILITY
:
32
SOLVER
:
BASE_LR
:
0.01
WEIGHT_DECAY
:
0.0001
STEPS
:
(120000, 160000)
MAX_ITER
:
180000
IMS_PER_BATCH
:
16
WARMUP_METHOD
:
"
constant"
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