Формат входных изображений ChainerCV
Если проблема заключается в дополнительном времени компиляции и раздувании бинарного размера, полученном путем компиляции .h как части всех используемых им .cpp-модулей, во многих случаях то, что вы можете сделать, - это сделать класс шаблона опустившимся из не-шаблонного базовый класс для не зависящих от типа частей интерфейса, и что базовый класс может иметь свою реализацию в файле .cpp.
1 ответ
Проблема возникла из-за небольшой упущенной ситуации, когда текстовые файлы имели пропуски, поскольку список изображений был вырезан, скопирован и вставлен в один и тот же файл. Текстовые файлы были созданы в блокноте. В блокноте индекс не виден, но пропуски видны, когда вы просматриваете текстовые файлы в github, где первоначальное индексирование все еще присутствует, и индексирование остается, даже если размер списка был сокращен. Например, сначала был создан список из 182 изображений, но позже он был сокращен до 170. Поэтому, когда мы используем объект «Создание набора данных», код читает все строки текстового файла, т.е. он будет читать 182 вместо 170. Это повлияло на обучение модели. с набором данных, который был прочитан неправильно. Был создан новый набор текстовых файлов для train, val и test, и теперь обучение прошло правильно.