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README_cn.md

@@ -196,7 +196,7 @@ PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法，提供了
 - [安装说明](docs/tutorials/INSTALL_cn.md)
 - [数据准备](docs/tutorials/PrepareDataSet.md)
 - [30分钟上手PaddleDetcion](docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md)
-- [常见问题汇总](docs/tutorials/FAQ.md)
+- [FAQ/常见问题汇总](docs/tutorials/FAQ)
 
 
 ### 进阶教程

docs/tutorials/FAQ/FAQ第一期.md

+# FAQ：第一期
+
+**Q：**SOLOv2训练mAP值宽幅震荡，无上升趋势，检测效果不好，检测置信度超过了1的原因是？
+
+**A：** SOLOv2训练不收敛的话，先更新PaddleDetection到release/2.2或者develop分支尝试。
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+
+
+**Q：** Optimizer中优化器支持哪几种？
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+**A：** Paddle中支持的优化器[Optimizer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/optimizer/Overview_cn.html )在PaddleDetection中均支持，需要手动修改下配置文件即可。
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+**Q：** 在tools/infer.py加入如下函数，得到FLOPs值为-1,请问原因？
+
+**A：** 更新PaddleDetection到release/2.2或者develop分支，`print_flops`设为True即可打印FLOPs。
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+
+**Q：** 使用官方的ReID模块时遇到了模块未注册的问题
+
+**A：** 请尝试`pip uninstall paddledet`并重新安装，或者`python setup.py install`。
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+
+
+**Q：** 大规模实用目标检测模型有动态图版本吗，或者可以转换为动态图版本吗？
+
+**A：** 大规模实用模型的动态图版本正在整理，我们正在开发更大规模的通用预训练模型，预计在2.3版本中发布。
+
+
+
+**Q：** Develop分支下FairMot预测视频问题：预测视频时不会完全运行完毕。比如用一个300frame的视频，代码会保存预测结果的每一帧图片，但只保存到299张就没了，并且也没有预测好的视频文件生成，该如何解决？
+
+**A：** 已经支持自己设置帧率infer视频，请使用develop分支或release/2.2分支，命令如下：
+
+```
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_mot.py -c configs/mot/fairmot/fairmot_dla34_30e_1088x608.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot/fairmot_dla34_30e_1088x608.pdparams --video_file={your video name}.mp4 --frame_rate=20 --save_videos
+```
+
+
+
+**Q：** 使用YOLOv3模型如何通过yml文件修改输入图片尺寸？
+
+**A：** 模型预测部署需要用到指定的尺寸时，首先在训练前需要修改`configs/_base_/yolov3_reader.yml`中的`TrainReader`的`BatchRandomResize`中`target_size`包含指定的尺寸，训练完成后，在评估或者预测时，需要将`EvalReader`和`TestReader`中的`Resize`的`target_size`修改成对应的尺寸，如果是需要模型导出(export_model)，则需要将`TestReader`中的`image_shape`修改为对应的图片输入尺寸 。
+
+
+
+**Q：** 以前的模型都是用静态图训练的，现在想用动态图训练，但想加载原来静态图的模型作为预训练模型，可以直接用加载静态图保存的模型断点吗？如不行，有其它方法吗？
+
+**A：** 静态图和动态图模型的权重的key做下映射一一对应转过去是可以的，可以参考[这个代码](https://github.com/nemonameless/weights_st2dy )。但是不保证所有静态图的权重的key映射都能对应上，静态图是把背景也训练了，动态图去背景类训的，而且现有动态图模型训出来的一般都比以前静态图更高，资源时间够的情况下建议还是直接训动态图版本。
+
+
+
+**Q：** TTFNet训练过程中hm_loss异常
+
+**A：** 如果是单卡的话学习率需要对应降低8倍。另外ttfnet模型因为自身设置的学习率比较大，可能会出现其他数据集训练出现不稳定的情况。建议pretrain_weights加载官方release出的coco数据集上训练好的模型，然后将学习率再调低一些。

docs/tutorials/FAQ.md → docs/tutorials/FAQ/FAQ第零期.md

-# FAQ(常见问题)
+# FAQ：第零期
 
 **Q:**  为什么我使用单GPU训练loss会出`NaN`? </br>
 **A:**  配置文件中原始学习率是适配多GPU训练(8x GPU)，若使用单GPU训练，须对应调整学习率（例如，除以8）。

docs/tutorials/FAQ/README.md

+# FAQ/常见问题
+
+**PaddleDetection**非常感谢各位开发者提出任何使用问题或需求，我们根据大家的提问，总结**FAQ/常见问题**合集，并在**每周一**进行更新，以下是往期的FAQ，欢迎大家进行查阅。
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+- [FAQ：第零期](./FAQ第零期.md)
+- [FAQ：第一期](./FAQ第一期.md)
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