执行Models/official/vision/detection/inference.py 发生错误 about models HOT 5 CLOSED

参考文档:Models/official/vision/detection/ReadMe.md

from models.

感谢反馈，请把50行的["state_dict"]去掉，改为model.load_state_dict(mge.load(args.model))。这是由于我们更新了预训练权重但未更新代码导致的，我们将尽快修复。

from models.

非常感谢你的回复。
1修改了inference.py的50行代码为：model.load_state_dict(mge.load(args.model))。重新测试。
2 执行Models/official/vision/detection/inference.py出现下面错误：
Traceback (most recent call last):
File "tools/inference.py", line 68, in
main()
File "tools/inference.py", line 50, in main
model.load_state_dict(mge.load(args.model))
File "/home/liyeguang/.local/lib/python3.6/site-packages/megengine/module/module.py", line 342, in load_state_dict
"Unused params violate strict=True, unused={}".format(unused)。

3 继续修改inference.py的50行代码为：model.load_state_dict(mge.load(args.model),strict=False)，进行测试。
4 执行Models/official/vision/detection/inference.py，能够正常结束，生成results.jpg文件。
但是出现了很多下面的警告：
30 18:33:26 WRN skip loading param backbone.bottom_up.bn1.bias
30 18:33:26 WRN skip loading param backbone.bottom_up.bn1.running_mean
30 18:33:26 WRN skip loading param backbone.bottom_up.bn1.running_var
30 18:33:26 WRN skip loading param backbone.bottom_up.bn1.weight
30 18:33:26 WRN skip loading param backbone.bottom_up.conv1.weight
30 18:33:26 WRN skip loading param backbone.bottom_up.fc.bias

5.仔细查看了result.jpg,和cat.jpg相比，没有看到任何变化。
我个人理解：result.jpg中是否圈出猫的轮廓？----还请多多指教。

from models.

这是由于模型与你预训练权重不匹配导致的。你通过model = hub.load('megengine/models', 'resnet50', pretrained=True)下载的是ResNet50的分类模型，因此在加载入Detection模型时没有正确加载，因此网络不会输出期望的结果。

请通过model = hub.load('megengine/models', 'retinanet_res50_1x_800size', pretrained=True)或者直接从
https://data.megengine.org.cn/models/weights/retinanet_d3f58dce_res50_1x_800size_36dot0.pkl 下载Detection用的预训练权重。

from models.

按照你的建议，重新获取了训练权重文件。重新测试之后，results.jpg文件能够标记出猫的轮廓了。
非常感谢！

from models.