无法使用 detectron2 恢复训练

Question

我正在 Faster R CNN 架构上训练模型。对于第一个会话，我使用了以下配置：

def get_train_cfg(config_file_path, checkpoint_url, train_dataset_name, test_dataset_name, num_classes, device, output_dir):
  
    cfg = get_cfg()
    cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file(config_file_path))
    cfg.MODEL_WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url(checkpoint_url)
    cfg.DATASETS.TRAIN = (train_dataset_name,)
    cfg.DATASETS.TEST = (train_dataset_name,)

    cfg.DATALOADER.NUM_WORKERS = 2
    cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 1
    cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.0001
    cfg.SOLVER.MAX_ITER = 16000
    cfg.SOLVER.STEPS = []

    cfg.MODEL.ROI_HEADS.NUM_CLASSES = num_classes
    cfg.MODEL.DEVICE = device
    cfg.OUTPUT_DIR = output_dir

    return cfg

我想继续我的训练。我有 last_checkpoint、metrics.json、cfg.pickle 和 model_final.pth。

这是我的 link Notebook

训练应该从 16001 次迭代开始，16000 次迭代时的总损失约为 0.8。但是学习率从 0.0001 到 0 到 16000 次迭代没有变化。当我通过 resume_or_load(resume=True) 继续训练时，显示以下错误

[12/04 05:54:36 d2.data.datasets.coco]: Loaded 381 images in COCO format from ../input/cascade-rcnn/train.json
[12/04 05:54:36 d2.data.build]: Removed 1 images with no usable annotations. 380 images left.
[12/04 05:54:36 d2.data.dataset_mapper]: [DatasetMapper] Augmentations used in training: [ResizeShortestEdge(short_edge_length=(640, 672, 704, 736, 768, 800), max_size=1333, sample_style='choice'), RandomFlip()]
[12/04 05:54:36 d2.data.build]: Using training sampler TrainingSampler
[12/04 05:54:36 d2.data.common]: Serializing 380 elements to byte tensors and concatenating them all ...
[12/04 05:54:36 d2.data.common]: Serialized dataset takes 2.23 MiB
[12/04 05:54:37 d2.engine.hooks]: Loading scheduler from state_dict ...
[12/04 05:54:37 d2.engine.train_loop]: Starting training from iteration 16000
[12/04 05:54:37 d2.engine.hooks]: Total training time: 0:00:00 (0:00:00 on hooks)
[12/04 05:54:37 d2.data.datasets.coco]: Loaded 381 images in COCO format from ../input/cascade-rcnn/train.json
[12/04 05:54:38 d2.data.dataset_mapper]: [DatasetMapper] Augmentations used in inference: [ResizeShortestEdge(short_edge_length=(800, 800), max_size=1333, sample_style='choice')]
[12/04 05:54:38 d2.data.common]: Serializing 381 elements to byte tensors and concatenating them all ...
[12/04 05:54:38 d2.data.common]: Serialized dataset takes 2.23 MiB
WARNING [12/04 05:54:38 d2.engine.defaults]: No evaluator found. Use DefaultTrainer.test(evaluators=), or implement its build_evaluator method.
[12/04 05:54:38 d2.utils.events]: iter: 16001 lr: N/A max_mem: 1627M

显示

lr: N/A

这是为什么？

我正在使用，

Python: 3.7.10,
Detectron2 : 0.6,
手电筒：1.9.1cu101

Answer 1

实际没有错误

问题是您的配置将最大迭代指定为 16000。

cfg.SOLVER.MAX_ITER = 16000

但是，根据控制台输出，您之前的会话似乎已经完成了 16000 次迭代。所以，新的会话没有什么可做的了。

将最大迭代次数更改为高于 16000 的值（一旦您从之前保存的配置中读取）应该会像您期望的那样继续训练。

无法使用 detectron2 恢复训练

can't resume training with detectron2

python

deep-learning

detectron