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问题汇总的博客地址为[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/107517428](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/107517428)。
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# 问题汇总
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## 1、下载问题
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### a、代码下载
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**问：up主，可以给我发一份代码吗，代码在哪里下载啊？
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答：Github上的地址就在视频简介里。复制一下就能进去下载了。**
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**问：up主，为什么我下载的代码提示压缩包损坏？
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答：重新去Github下载。**
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**问：up主，为什么我下载的代码和你在视频以及博客上的代码不一样？
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答：我常常会对代码进行更新，最终以实际的代码为准。**
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### b、 权值下载
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**问：up主，为什么我下载的代码里面，model_data下面没有.pth或者.h5文件？
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答：我一般会把权值上传到Github和百度网盘，在GITHUB的README里面就能找到。**
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### c、 数据集下载
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**问：up主，XXXX数据集在哪里下载啊？
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答：一般数据集的下载地址我会放在README里面，基本上都有，没有的话请及时联系我添加，直接发github的issue即可**。
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## 2、环境配置问题
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### a、现在库中所用的环境
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**pytorch代码对应的pytorch版本为1.2，博客地址对应**[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106037141)。
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**keras代码对应的tensorflow版本为1.13.2，keras版本是2.1.5，博客地址对应**[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104702142](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104702142)。
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**tf2代码对应的tensorflow版本为2.2.0，无需安装keras，博客地址对应**[https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/109161493](https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/109161493)。
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**问：你的代码某某某版本的tensorflow和pytorch能用嘛？
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答：最好按照我推荐的配置，配置教程也有！其它版本的我没有试过！可能出现问题但是一般问题不大。仅需要改少量代码即可。**
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### b、30系列显卡环境配置
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30系显卡由于框架更新不可使用上述环境配置教程。
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当前我已经测试的可以用的30显卡配置如下：
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**pytorch代码对应的pytorch版本为1.7.0，cuda为11.0，cudnn为8.0.5**。
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**keras代码无法在win10下配置cuda11，在ubuntu下可以百度查询一下，配置tensorflow版本为1.15.4，keras版本是2.1.5或者2.3.1（少量函数接口不同，代码可能还需要少量调整。）**
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**tf2代码对应的tensorflow版本为2.4.0，cuda为11.0，cudnn为8.0.5**。
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### c、GPU利用问题与环境使用问题
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**问：为什么我安装了tensorflow-gpu但是却没用利用GPU进行训练呢？
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答：确认tensorflow-gpu已经装好，利用pip list查看tensorflow版本，然后查看任务管理器或者利用nvidia命令看看是否使用了gpu进行训练，任务管理器的话要看显存使用情况。**
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**问：up主，我好像没有在用gpu进行训练啊，怎么看是不是用了GPU进行训练？
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答：查看是否使用GPU进行训练一般使用NVIDIA在命令行的查看命令，如果要看任务管理器的话，请看性能部分GPU的显存是否利用，或者查看任务管理器的Cuda，而非Copy。**
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**问：up主，为什么我按照你的环境配置后还是不能使用？
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答：请把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本B站私聊告诉我。**
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**问：出现如下错误**
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```python
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Traceback (most recent call last):
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File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
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from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import *
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File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module>
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pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper()
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File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper
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_mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp, pathname, description)
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File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 243, in load_modulereturn load_dynamic(name, filename, file)
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File "C:\Users\focus\Anaconda3\ana\envs\tensorflow-gpu\lib\imp.py", line 343, in load_dynamic
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return _load(spec)
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ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。
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```
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**答：如果没重启过就重启一下，否则重新按照步骤安装，还无法解决则把你的GPU、CUDA、CUDNN、TF版本以及PYTORCH版本私聊告诉我。**
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### d、no module问题
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**问：为什么提示说no module name utils.utils（no module name nets.yolo、no module name nets.ssd等一系列问题）啊？
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答：utils并不需要用pip装，它就在我上传的仓库的根目录，出现这个问题的原因是根目录不对，查查相对目录和根目录的概念。查了基本上就明白了。**
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**问：为什么提示说no module name matplotlib（no module name PIL，no module name cv2等等）？
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答：这个库没安装打开命令行安装就好。pip install matplotlib**
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**问：为什么我已经用pip装了opencv（pillow、matplotlib等），还是提示no module name cv2？
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答：没有激活环境装，要激活对应的conda环境进行安装才可以正常使用**
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**问：为什么提示说No module named 'torch' ？
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答：其实我也真的很想知道为什么会有这个问题……这个pytorch没装是什么情况？一般就俩情况，一个是真的没装，还有一个是装到其它环境了，当前激活的环境不是自己装的环境。**
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**问：为什么提示说No module named 'tensorflow' ？
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答：同上。**
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### e、cuda安装失败问题
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一般cuda安装前需要安装Visual Studio，装个2017版本即可。
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### f、Ubuntu系统问题
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**所有代码在Ubuntu下可以使用，我两个系统都试过。**
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### g、VSCODE提示错误的问题
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**问：为什么在VSCODE里面提示一大堆的错误啊？
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答：我也提示一大堆的错误，但是不影响，是VSCODE的问题，如果不想看错误的话就装Pycharm。**
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### h、使用cpu进行训练与预测的问题
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**对于keras和tf2的代码而言，如果想用cpu进行训练和预测，直接装cpu版本的tensorflow就可以了。**
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**对于pytorch的代码而言，如果想用cpu进行训练和预测，需要将cuda=True修改成cuda=False。**
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### i、tqdm没有pos参数问题
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**问：运行代码提示'tqdm' object has no attribute 'pos'。
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答：重装tqdm，换个版本就可以了。**
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### j、提示decode(“utf-8”)的问题
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**由于h5py库的更新，安装过程中会自动安装h5py=3.0.0以上的版本，会导致decode("utf-8")的错误！
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各位一定要在安装完tensorflow后利用命令装h5py=2.10.0！**
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```
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pip install h5py==2.10.0
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```
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### k、提示TypeError: __array__() takes 1 positional argument but 2 were given错误
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可以修改pillow版本解决。
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```
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pip install pillow==8.2.0
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```
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### l、其它问题
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**问：为什么提示TypeError: cat() got an unexpected keyword argument 'axis'，Traceback (most recent call last)，AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'bool'？
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答：这是版本问题，建议使用torch1.2以上版本**
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**其它有很多稀奇古怪的问题，很多是版本问题，建议按照我的视频教程安装Keras和tensorflow。比如装的是tensorflow2，就不用问我说为什么我没法运行Keras-yolo啥的。那是必然不行的。**
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## 3、目标检测库问题汇总（人脸检测和分类库也可参考）
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### a、shape不匹配问题
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#### 1）、训练时shape不匹配问题
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**问：up主，为什么运行train.py会提示shape不匹配啊？
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答：在keras环境中，因为你训练的种类和原始的种类不同，网络结构会变化，所以最尾部的shape会有少量不匹配。**
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#### 2）、预测时shape不匹配问题
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**问：为什么我运行predict.py会提示我说shape不匹配呀。
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在Pytorch里面是这样的：**
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在Keras里面是这样的：
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**答：原因主要有仨：
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1、在ssd、FasterRCNN里面，可能是train.py里面的num_classes没改。
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2、model_path没改。
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3、classes_path没改。
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请检查清楚了！确定自己所用的model_path和classes_path是对应的！训练的时候用到的num_classes或者classes_path也需要检查！**
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### b、显存不足问题
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**问：为什么我运行train.py下面的命令行闪的贼快，还提示OOM啥的？
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答：这是在keras中出现的，爆显存了，可以改小batch_size，SSD的显存占用率是最小的，建议用SSD；
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2G显存：SSD、YOLOV4-TINY
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4G显存：YOLOV3
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6G显存：YOLOV4、Retinanet、M2det、Efficientdet、Faster RCNN等
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8G+显存：随便选吧。**
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**需要注意的是，受到BatchNorm2d影响，batch_size不可为1，至少为2。**
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**问：为什么提示 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 52.00 MiB (GPU 0; 15.90 GiB total capacity; 14.85 GiB already allocated; 51.88 MiB free; 15.07 GiB reserved in total by PyTorch)？
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答：这是pytorch中出现的，爆显存了，同上。**
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**问：为什么我显存都没利用，就直接爆显存了？
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答：都爆显存了，自然就不利用了，模型没有开始训练。**
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### c、训练问题（冻结训练，LOSS问题、训练效果问题等）
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**问：为什么要冻结训练和解冻训练呀？
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答：这是迁移学习的思想，因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的，我们冻结起来训练可以加快训练效率，也可以防止权值被破坏。**
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在冻结阶段，模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变。占用的显存较小，仅对网络进行微调。
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在解冻阶段，模型的主干不被冻结了，特征提取网络会发生改变。占用的显存较大，网络所有的参数都会发生改变。
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**问：为什么我的网络不收敛啊，LOSS是XXXX。
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答：不同网络的LOSS不同，LOSS只是一个参考指标，用于查看网络是否收敛，而非评价网络好坏，我的yolo代码都没有归一化，所以LOSS值看起来比较高，LOSS的值不重要，重要的是是否在变小，预测是否有效果。**
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**问：为什么我的训练效果不好？预测了没有框（框不准）。
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答：**
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考虑几个问题：
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1、目标信息问题，查看2007_train.txt文件是否有目标信息，没有的话请修改voc_annotation.py。
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2、数据集问题，小于500的自行考虑增加数据集，同时测试不同的模型，确认数据集是好的。
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3、是否解冻训练，如果数据集分布与常规画面差距过大需要进一步解冻训练，调整主干，加强特征提取能力。
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4、网络问题，比如SSD不适合小目标，因为先验框固定了。
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5、训练时长问题，有些同学只训练了几代表示没有效果，按默认参数训练完。
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6、确认自己是否按照步骤去做了，如果比如voc_annotation.py里面的classes是否修改了等。
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7、不同网络的LOSS不同，LOSS只是一个参考指标，用于查看网络是否收敛，而非评价网络好坏，LOSS的值不重要，重要的是是否收敛。
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**问：我怎么出现了gbk什么的编码错误啊：**
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```python
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UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa6 in position 446: illegal multibyte sequence
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```
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**答：标签和路径不要使用中文，如果一定要使用中文，请注意处理的时候编码的问题，改成打开文件的encoding方式改为utf-8。**
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**问：我的图片是xxx*xxx的分辨率的，可以用吗！**
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**答：可以用，代码里面会自动进行resize或者数据增强。**
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**问：怎么进行多GPU训练？
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答：pytorch的大多数代码可以直接使用gpu训练，keras的话直接百度就好了，实现并不复杂，我没有多卡没法详细测试，还需要各位同学自己努力了。**
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### d、灰度图问题
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**问：能不能训练灰度图（预测灰度图）啊？
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答：我的大多数库会将灰度图转化成RGB进行训练和预测，如果遇到代码不能训练或者预测灰度图的情况，可以尝试一下在get_random_data里面将Image.open后的结果转换成RGB，预测的时候也这样试试。（仅供参考）**
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### e、断点续练问题
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**问：我已经训练过几个世代了，能不能从这个基础上继续开始训练
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答：可以，你在训练前，和载入预训练权重一样载入训练过的权重就行了。一般训练好的权重会保存在logs文件夹里面，将model_path修改成你要开始的权值的路径即可。**
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### f、预训练权重的问题
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**问：如果我要训练其它的数据集，预训练权重要怎么办啊？**
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**答：数据的预训练权重对不同数据集是通用的，因为特征是通用的，预训练权重对于99%的情况都必须要用，不用的话权值太过随机，特征提取效果不明显，网络训练的结果也不会好。**
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**问：up，我修改了网络，预训练权重还能用吗？
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答：修改了主干的话，如果不是用的现有的网络，基本上预训练权重是不能用的，要么就自己判断权值里卷积核的shape然后自己匹配，要么只能自己预训练去了；修改了后半部分的话，前半部分的主干部分的预训练权重还是可以用的，如果是pytorch代码的话，需要自己修改一下载入权值的方式，判断shape后载入，如果是keras代码，直接by_name=True,skip_mismatch=True即可。**
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权值匹配的方式可以参考如下：
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```python
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# 加快模型训练的效率
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print('Loading weights into state dict...')
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device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
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model_dict = model.state_dict()
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pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
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a = {}
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for k, v in pretrained_dict.items():
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try:
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if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v):
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a[k]=v
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except:
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pass
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model_dict.update(a)
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model.load_state_dict(model_dict)
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print('Finished!')
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```
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**问：我要怎么不使用预训练权重啊？
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答：把载入预训练权重的代码注释了就行。**
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**问：为什么我不使用预训练权重效果这么差啊？
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||
答：因为随机初始化的权值不好，提取的特征不好，也就导致了模型训练的效果不好，voc07+12、coco+voc07+12效果都不一样，预训练权重还是非常重要的。**
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### g、视频检测问题与摄像头检测问题
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**问：怎么用摄像头检测呀？
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答：predict.py修改参数可以进行摄像头检测，也有视频详细解释了摄像头检测的思路。**
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**问：怎么用视频检测呀？
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答：同上**
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### h、从0开始训练问题
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**问：怎么在模型上从0开始训练？
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答：在算力不足与调参能力不足的情况下从0开始训练毫无意义。模型特征提取能力在随机初始化参数的情况下非常差。没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。**
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如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点：
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- 不载入预训练权重。
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- 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。
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**问：为什么我不使用预训练权重效果这么差啊？
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||
答：因为随机初始化的权值不好，提取的特征不好，也就导致了模型训练的效果不好，voc07+12、coco+voc07+12效果都不一样，预训练权重还是非常重要的。**
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### i、保存问题
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**问：检测完的图片怎么保存？
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答：一般目标检测用的是Image，所以查询一下PIL库的Image如何进行保存。详细看看predict.py文件的注释。**
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**问：怎么用视频保存呀？
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答：详细看看predict.py文件的注释。**
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### j、遍历问题
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**问：如何对一个文件夹的图片进行遍历？
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答：一般使用os.listdir先找出文件夹里面的所有图片，然后根据predict.py文件里面的执行思路检测图片就行了，详细看看predict.py文件的注释。**
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**问：如何对一个文件夹的图片进行遍历？并且保存。
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答：遍历的话一般使用os.listdir先找出文件夹里面的所有图片，然后根据predict.py文件里面的执行思路检测图片就行了。保存的话一般目标检测用的是Image，所以查询一下PIL库的Image如何进行保存。如果有些库用的是cv2，那就是查一下cv2怎么保存图片。详细看看predict.py文件的注释。**
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### k、路径问题（No such file or directory）
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||
**问：我怎么出现了这样的错误呀：**
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```python
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||
FileNotFoundError: 【Errno 2】 No such file or directory
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||
……………………………………
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||
……………………………………
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||
```
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**答：去检查一下文件夹路径，查看是否有对应文件；并且检查一下2007_train.txt，其中文件路径是否有错。**
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关于路径有几个重要的点：
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**文件夹名称中一定不要有空格。
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注意相对路径和绝对路径。
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多百度路径相关的知识。**
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**所有的路径问题基本上都是根目录问题，好好查一下相对目录的概念！**
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### l、和原版比较问题
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||
**问：你这个代码和原版比怎么样，可以达到原版的效果么？
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||
答：基本上可以达到，我都用voc数据测过，我没有好显卡，没有能力在coco上测试与训练。**
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||
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||
**问：你有没有实现yolov4所有的tricks，和原版差距多少？
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||
答：并没有实现全部的改进部分，由于YOLOV4使用的改进实在太多了，很难完全实现与列出来，这里只列出来了一些我比较感兴趣，而且非常有效的改进。论文中提到的SAM（注意力机制模块），作者自己的源码也没有使用。还有其它很多的tricks，不是所有的tricks都有提升，我也没法实现全部的tricks。至于和原版的比较，我没有能力训练coco数据集，根据使用过的同学反应差距不大。**
|
||
|
||
### m、FPS问题（检测速度问题）
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**问：你这个FPS可以到达多少，可以到 XX FPS么？
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||
答：FPS和机子的配置有关，配置高就快，配置低就慢。**
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||
**问：为什么我用服务器去测试yolov4（or others）的FPS只有十几？
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答：检查是否正确安装了tensorflow-gpu或者pytorch的gpu版本，如果已经正确安装，可以去利用time.time()的方法查看detect_image里面，哪一段代码耗时更长（不仅只有网络耗时长，其它处理部分也会耗时，如绘图等）。**
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||
|
||
**问：为什么论文中说速度可以达到XX，但是这里却没有？
|
||
答：检查是否正确安装了tensorflow-gpu或者pytorch的gpu版本，如果已经正确安装，可以去利用time.time()的方法查看detect_image里面，哪一段代码耗时更长（不仅只有网络耗时长，其它处理部分也会耗时，如绘图等）。有些论文还会使用多batch进行预测，我并没有去实现这个部分。**
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||
|
||
### n、预测图片不显示问题
|
||
**问：为什么你的代码在预测完成后不显示图片？只是在命令行告诉我有什么目标。
|
||
答：给系统安装一个图片查看器就行了。**
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|
||
### o、算法评价问题（目标检测的map、PR曲线、Recall、Precision等）
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||
**问：怎么计算map？
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||
答：看map视频，都一个流程。**
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**问：计算map的时候，get_map.py里面有一个MINOVERLAP是什么用的，是iou吗？
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||
答：是iou，它的作用是判断预测框和真实框的重合成度，如果重合程度大于MINOVERLAP，则预测正确。**
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**问：为什么get_map.py里面的self.confidence（self.score）要设置的那么小？
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答：看一下map的视频的原理部分，要知道所有的结果然后再进行pr曲线的绘制。**
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**问：能不能说说怎么绘制PR曲线啥的呀。
|
||
答：可以看mAP视频，结果里面有PR曲线。**
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**问：怎么计算Recall、Precision指标。
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答：这俩指标应该是相对于特定的置信度的，计算map的时候也会获得。**
|
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### p、coco数据集训练问题
|
||
**问：目标检测怎么训练COCO数据集啊？。
|
||
答：coco数据训练所需要的txt文件可以参考qqwweee的yolo3的库，格式都是一样的。**
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||
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||
### q、模型优化（模型修改）问题
|
||
**问：up，YOLO系列使用Focal LOSS的代码你有吗，有提升吗？
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||
答：很多人试过，提升效果也不大（甚至变的更Low），它自己有自己的正负样本的平衡方式。**
|
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|
||
**问：up，我修改了网络，预训练权重还能用吗？
|
||
答：修改了主干的话，如果不是用的现有的网络，基本上预训练权重是不能用的，要么就自己判断权值里卷积核的shape然后自己匹配，要么只能自己预训练去了；修改了后半部分的话，前半部分的主干部分的预训练权重还是可以用的，如果是pytorch代码的话，需要自己修改一下载入权值的方式，判断shape后载入，如果是keras代码，直接by_name=True,skip_mismatch=True即可。**
|
||
权值匹配的方式可以参考如下：
|
||
```python
|
||
# 加快模型训练的效率
|
||
print('Loading weights into state dict...')
|
||
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
|
||
model_dict = model.state_dict()
|
||
pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
|
||
a = {}
|
||
for k, v in pretrained_dict.items():
|
||
try:
|
||
if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v):
|
||
a[k]=v
|
||
except:
|
||
pass
|
||
model_dict.update(a)
|
||
model.load_state_dict(model_dict)
|
||
print('Finished!')
|
||
```
|
||
|
||
**问：up，怎么修改模型啊，我想发个小论文！
|
||
答：建议看看yolov3和yolov4的区别，然后看看yolov4的论文，作为一个大型调参现场非常有参考意义，使用了很多tricks。我能给的建议就是多看一些经典模型，然后拆解里面的亮点结构并使用。**
|
||
|
||
### r、部署问题
|
||
我没有具体部署到手机等设备上过，所以很多部署问题我并不了解……
|
||
|
||
## 4、语义分割库问题汇总
|
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### a、shape不匹配问题
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||
#### 1）、训练时shape不匹配问题
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||
**问：up主，为什么运行train.py会提示shape不匹配啊？
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答：在keras环境中，因为你训练的种类和原始的种类不同，网络结构会变化，所以最尾部的shape会有少量不匹配。**
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#### 2）、预测时shape不匹配问题
|
||
**问：为什么我运行predict.py会提示我说shape不匹配呀。
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在Pytorch里面是这样的：**
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在Keras里面是这样的：
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**答：原因主要有二：
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1、train.py里面的num_classes没改。
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2、预测时num_classes没改。
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请检查清楚！训练和预测的时候用到的num_classes都需要检查！**
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### b、显存不足问题
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**问：为什么我运行train.py下面的命令行闪的贼快，还提示OOM啥的？
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答：这是在keras中出现的，爆显存了，可以改小batch_size。**
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**需要注意的是，受到BatchNorm2d影响，batch_size不可为1，至少为2。**
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**问：为什么提示 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 52.00 MiB (GPU 0; 15.90 GiB total capacity; 14.85 GiB already allocated; 51.88 MiB free; 15.07 GiB reserved in total by PyTorch)？
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答：这是pytorch中出现的，爆显存了，同上。**
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**问：为什么我显存都没利用，就直接爆显存了？
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答：都爆显存了，自然就不利用了，模型没有开始训练。**
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### c、训练问题（冻结训练，LOSS问题、训练效果问题等）
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**问：为什么要冻结训练和解冻训练呀？
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答：这是迁移学习的思想，因为神经网络主干特征提取部分所提取到的特征是通用的，我们冻结起来训练可以加快训练效率，也可以防止权值被破坏。**
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**在冻结阶段，模型的主干被冻结了，特征提取网络不发生改变。占用的显存较小，仅对网络进行微调。**
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**在解冻阶段，模型的主干不被冻结了，特征提取网络会发生改变。占用的显存较大，网络所有的参数都会发生改变。**
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**问：为什么我的网络不收敛啊，LOSS是XXXX。
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答：不同网络的LOSS不同，LOSS只是一个参考指标，用于查看网络是否收敛，而非评价网络好坏，我的yolo代码都没有归一化，所以LOSS值看起来比较高，LOSS的值不重要，重要的是是否在变小，预测是否有效果。**
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**问：为什么我的训练效果不好？预测了没有目标，结果是一片黑。
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答：**
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**考虑几个问题：
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1、数据集问题，这是最重要的问题。小于500的自行考虑增加数据集；一定要检查数据集的标签，视频中详细解析了VOC数据集的格式，但并不是有输入图片有输出标签即可，还需要确认标签的每一个像素值是否为它对应的种类。很多同学的标签格式不对，最常见的错误格式就是标签的背景为黑，目标为白，此时目标的像素点值为255，无法正常训练，目标需要为1才行。
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2、是否解冻训练，如果数据集分布与常规画面差距过大需要进一步解冻训练，调整主干，加强特征提取能力。
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3、网络问题，可以尝试不同的网络。
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4、训练时长问题，有些同学只训练了几代表示没有效果，按默认参数训练完。
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5、确认自己是否按照步骤去做了。
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6、不同网络的LOSS不同，LOSS只是一个参考指标，用于查看网络是否收敛，而非评价网络好坏，LOSS的值不重要，重要的是是否收敛。**
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**问：为什么我的训练效果不好？对小目标预测不准确。
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答：对于deeplab和pspnet而言，可以修改一下downsample_factor，当downsample_factor为16的时候下采样倍数过多，效果不太好，可以修改为8。**
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**问：我怎么出现了gbk什么的编码错误啊：**
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```python
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UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xa6 in position 446: illegal multibyte sequence
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```
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**答：标签和路径不要使用中文，如果一定要使用中文，请注意处理的时候编码的问题，改成打开文件的encoding方式改为utf-8。**
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**问：我的图片是xxx*xxx的分辨率的，可以用吗！**
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**答：可以用，代码里面会自动进行resize或者数据增强。**
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**问：怎么进行多GPU训练？
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答：pytorch的大多数代码可以直接使用gpu训练，keras的话直接百度就好了，实现并不复杂，我没有多卡没法详细测试，还需要各位同学自己努力了。**
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### d、灰度图问题
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**问：能不能训练灰度图（预测灰度图）啊？
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答：我的大多数库会将灰度图转化成RGB进行训练和预测，如果遇到代码不能训练或者预测灰度图的情况，可以尝试一下在get_random_data里面将Image.open后的结果转换成RGB，预测的时候也这样试试。（仅供参考）**
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### e、断点续练问题
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**问：我已经训练过几个世代了，能不能从这个基础上继续开始训练
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答：可以，你在训练前，和载入预训练权重一样载入训练过的权重就行了。一般训练好的权重会保存在logs文件夹里面，将model_path修改成你要开始的权值的路径即可。**
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### f、预训练权重的问题
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**问：如果我要训练其它的数据集，预训练权重要怎么办啊？**
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**答：数据的预训练权重对不同数据集是通用的，因为特征是通用的，预训练权重对于99%的情况都必须要用，不用的话权值太过随机，特征提取效果不明显，网络训练的结果也不会好。**
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**问：up，我修改了网络，预训练权重还能用吗？
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答：修改了主干的话，如果不是用的现有的网络，基本上预训练权重是不能用的，要么就自己判断权值里卷积核的shape然后自己匹配，要么只能自己预训练去了；修改了后半部分的话，前半部分的主干部分的预训练权重还是可以用的，如果是pytorch代码的话，需要自己修改一下载入权值的方式，判断shape后载入，如果是keras代码，直接by_name=True,skip_mismatch=True即可。**
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权值匹配的方式可以参考如下：
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```python
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# 加快模型训练的效率
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print('Loading weights into state dict...')
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device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
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model_dict = model.state_dict()
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pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
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a = {}
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for k, v in pretrained_dict.items():
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try:
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if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v):
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a[k]=v
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except:
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pass
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model_dict.update(a)
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model.load_state_dict(model_dict)
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print('Finished!')
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```
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**问：我要怎么不使用预训练权重啊？
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答：把载入预训练权重的代码注释了就行。**
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**问：为什么我不使用预训练权重效果这么差啊？
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答：因为随机初始化的权值不好，提取的特征不好，也就导致了模型训练的效果不好，预训练权重还是非常重要的。**
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### g、视频检测问题与摄像头检测问题
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**问：怎么用摄像头检测呀？
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答：predict.py修改参数可以进行摄像头检测，也有视频详细解释了摄像头检测的思路。**
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**问：怎么用视频检测呀？
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答：同上**
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### h、从0开始训练问题
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**问：怎么在模型上从0开始训练？
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答：在算力不足与调参能力不足的情况下从0开始训练毫无意义。模型特征提取能力在随机初始化参数的情况下非常差。没有好的参数调节能力和算力，无法使得网络正常收敛。**
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如果一定要从0开始，那么训练的时候请注意几点：
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- 不载入预训练权重。
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- 不要进行冻结训练，注释冻结模型的代码。
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**问：为什么我不使用预训练权重效果这么差啊？
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答：因为随机初始化的权值不好，提取的特征不好，也就导致了模型训练的效果不好，预训练权重还是非常重要的。**
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### i、保存问题
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**问：检测完的图片怎么保存？
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答：一般目标检测用的是Image，所以查询一下PIL库的Image如何进行保存。详细看看predict.py文件的注释。**
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**问：怎么用视频保存呀？
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答：详细看看predict.py文件的注释。**
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### j、遍历问题
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**问：如何对一个文件夹的图片进行遍历？
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答：一般使用os.listdir先找出文件夹里面的所有图片，然后根据predict.py文件里面的执行思路检测图片就行了，详细看看predict.py文件的注释。**
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**问：如何对一个文件夹的图片进行遍历？并且保存。
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答：遍历的话一般使用os.listdir先找出文件夹里面的所有图片，然后根据predict.py文件里面的执行思路检测图片就行了。保存的话一般目标检测用的是Image，所以查询一下PIL库的Image如何进行保存。如果有些库用的是cv2，那就是查一下cv2怎么保存图片。详细看看predict.py文件的注释。**
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### k、路径问题（No such file or directory）
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**问：我怎么出现了这样的错误呀：**
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```python
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FileNotFoundError: 【Errno 2】 No such file or directory
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……………………………………
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……………………………………
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```
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**答：去检查一下文件夹路径，查看是否有对应文件；并且检查一下2007_train.txt，其中文件路径是否有错。**
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关于路径有几个重要的点：
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**文件夹名称中一定不要有空格。
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注意相对路径和绝对路径。
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多百度路径相关的知识。**
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**所有的路径问题基本上都是根目录问题，好好查一下相对目录的概念！**
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### l、FPS问题（检测速度问题）
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**问：你这个FPS可以到达多少，可以到 XX FPS么？
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答：FPS和机子的配置有关，配置高就快，配置低就慢。**
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**问：为什么论文中说速度可以达到XX，但是这里却没有？
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答：检查是否正确安装了tensorflow-gpu或者pytorch的gpu版本，如果已经正确安装，可以去利用time.time()的方法查看detect_image里面，哪一段代码耗时更长（不仅只有网络耗时长，其它处理部分也会耗时，如绘图等）。有些论文还会使用多batch进行预测，我并没有去实现这个部分。**
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### m、预测图片不显示问题
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**问：为什么你的代码在预测完成后不显示图片？只是在命令行告诉我有什么目标。
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答：给系统安装一个图片查看器就行了。**
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### n、算法评价问题（miou）
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**问：怎么计算miou？
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答：参考视频里的miou测量部分。**
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**问：怎么计算Recall、Precision指标。
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答：现有的代码还无法获得，需要各位同学理解一下混淆矩阵的概念，然后自行计算一下。**
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### o、模型优化（模型修改）问题
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**问：up，我修改了网络，预训练权重还能用吗？
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答：修改了主干的话，如果不是用的现有的网络，基本上预训练权重是不能用的，要么就自己判断权值里卷积核的shape然后自己匹配，要么只能自己预训练去了；修改了后半部分的话，前半部分的主干部分的预训练权重还是可以用的，如果是pytorch代码的话，需要自己修改一下载入权值的方式，判断shape后载入，如果是keras代码，直接by_name=True,skip_mismatch=True即可。**
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||
权值匹配的方式可以参考如下：
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```python
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# 加快模型训练的效率
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print('Loading weights into state dict...')
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device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
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||
model_dict = model.state_dict()
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pretrained_dict = torch.load(model_path, map_location=device)
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a = {}
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for k, v in pretrained_dict.items():
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try:
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if np.shape(model_dict[k]) == np.shape(v):
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a[k]=v
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||
except:
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pass
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model_dict.update(a)
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||
model.load_state_dict(model_dict)
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||
print('Finished!')
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||
```
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**问：up，怎么修改模型啊，我想发个小论文！
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答：建议看看目标检测中yolov4的论文，作为一个大型调参现场非常有参考意义，使用了很多tricks。我能给的建议就是多看一些经典模型，然后拆解里面的亮点结构并使用。常用的tricks如注意力机制什么的，可以试试。**
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### p、部署问题
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我没有具体部署到手机等设备上过，所以很多部署问题我并不了解……
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## 5、交流群问题
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**问：up，有没有QQ群啥的呢？
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答：没有没有，我没有时间管理QQ群……**
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## 6、怎么学习的问题
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**问：up，你的学习路线怎么样的？我是个小白我要怎么学？
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答：这里有几点需要注意哈
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1、我不是高手，很多东西我也不会，我的学习路线也不一定适用所有人。
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2、我实验室不做深度学习，所以我很多东西都是自学，自己摸索，正确与否我也不知道。
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3、我个人觉得学习更靠自学**
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学习路线的话，我是先学习了莫烦的python教程，从tensorflow、keras、pytorch入门，入门完之后学的SSD，YOLO，然后了解了很多经典的卷积网，后面就开始学很多不同的代码了，我的学习方法就是一行一行的看，了解整个代码的执行流程，特征层的shape变化等，花了很多时间也没有什么捷径，就是要花时间吧。 |