train自己的数据报错 #14
Comments
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初步定位是datagen_para_branch.py下面的 self.manager = Manager()所产生的，实在能力有限，只能求大神来解答 |
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暂时可以先把并行wrapper去掉，去掉的方法就是注释掉那句wrapper的话就可以了。应该是Manager内部的问题，具体问题再追。
顺祝好。
… On May 16, 2019, at 21:24, huang6886 ***@***.***> wrote:
初步定位是datagen_para_branch.py下面的 self.manager = Manager()所产生的，实在能力有限，只能求大神来解答
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对于第一个问题，在MPII数据生成器里有明确的注释解释数据格式了。请参阅。
顺祝好。
… On May 16, 2019, at 20:56, huang6886 ***@***.***> wrote:
大神您好，想针对自己的问题做个尝试，有两个问题想请教您，关于MPII标注的数据结构，是否就是 picturename minbox.x minbox.y maxbox.x maxbox.y point1.x point1.y ........
另外，我自己尝试运行trainMobileCPM，发现缺少了‘import dataset.datagen_para_branch as paral’，添加后出现RuntimeError :
RuntimeError:
An attempt has been made to start a new process before the
current process has finished its bootstrapping phase.
This probably means that you are not using fork to start your
child processes and you have forgotten to use the proper idiom
in the main module:
if __name__ == '__main__':
freeze_support()
...
The "freeze_support()" line can be omitted if the program
is not going to be frozen to produce an executable.
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您好，关于Manager（）的实现，我看到直接指向了SyncManager，SyncManager内部感觉都是对register的操作啊，没有看到wrapper，不知道是不是自己是在太弱了，还望指导。 |
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我在datagen外面套了一层wrapper实现的并行。你可以参考train里面的代码。这部分实现并不涉及Manager类内的具体技术。
顺祝好。
… On May 17, 2019, at 09:31, huang6886 ***@***.***> wrote:
您好，关于Manager（）的实现，我看到直接指向了SyncManager，SyncManager内部感觉都是对register的操作啊，没有看到wrapper，不知道是不是自己是在太弱了，还望指导。
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谢谢指导，可惜在下还是愚钝，没有搞明白您的意思。我的理解是您在main中调用了datagen_para_branch这个文件里的DataGenParaWrapper类，您是说这个类不需要调用么？我试了删除了，发现报如下ERROR： |
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不好意思是我描述不清。DataWrapper这个类不用删掉。只需要注释掉trainMobileCPM.py中引用Wrapper的那一行就行。至于这个默认参数，就是我的锅了。忙完这段我来修复。
你可以先行尝试调试。
顺祝好。
… On May 17, 2019, at 18:25, huang6886 ***@***.***> wrote:
谢谢指导，可惜在下还是愚钝，没有搞明白您的意思。我的理解是您在main中调用了datagen_para_branch这个文件里的DataGenParaWrapper类，您是说这个类不需要调用么？我试了删除了，发现报如下ERROR：
File "D:\TF\Convolutional-Pose-Machine-tf-master\datagen.py", line 459, in generator
return self._aux_generator(*args, **kwargs)
TypeError: _aux_generator() got an unexpected keyword argument 'norm'
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谢谢指导，不过发现去掉了就出现了如下错误，似乎和另一个未解决的问题一致了。 |
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这个最好是能够通过你trace到对应位置解决，其实就是借口参数没对应的问题。如果你不着急可以等到我忙完这阵子下一次commit一并解决。
顺祝好。
… On May 20, 2019, at 09:26, huang6886 ***@***.***> wrote:
谢谢指导，不过发现去掉了就出现了如下错误，似乎和另一个未解决的问题一致了。
return self._aux_generator(*args, **kwargs)
TypeError: _aux_generator() got an unexpected keyword argument 'norm'
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谢谢你，有一个关于模型的问题，想向您请教下，主要是关于点的遮蔽的问题的，目前遮蔽点的标注一般是[-1,-1]吧，我理解是这个数值直接用于训练（heatmap为空），后面的输出也是根据输出对应处的heatmap来求取点的坐标吧？应该没有一个专门的输出处表征该点是否遮挡吧？另外，您blog里说的节点间的关系，我理解CPM的级联利用的还是从粗到细的过程加速模型传播速度吧，是不是并没有真正利用节点之间的关系呢？ |
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对于第一个问题，训练时遮挡是通过train weight来达成的。如果没有标注，就不惩罚对应位置。对于利用其他关键点信息的问题，网络用扩大感受野来达成这一目标。具体可以参考原文。
顺祝好。
… On May 27, 2019, at 13:04, huang6886 ***@***.***> wrote:
谢谢你，有一个关于模型的问题，想向您请教下，主要是关于点的遮蔽的问题的，目前遮蔽点的标注一般是[-1,-1]吧，我理解是这个数值直接用于训练（heatmap为空），后面的输出也是根据输出对应处的heatmap来求取点的坐标吧？应该没有一个专门的输出处表征该点是否遮挡吧？另外，您blog里说的节点间的关系，我理解CPM的级联利用的还是从粗到细的过程加速模型传播速度吧，是不是并没有真正利用节点之间的关系呢？
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你好，请问dataset.txt文件是怎么生成的，用的是mpii数据集还是coco2017数据集？ |
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第一个问题，我是用matlab格式的数据中转换出来的。第二个问题，这数据mpii单人数据集。
顺祝好。
… On Aug 11, 2019, at 17:02, tanghui2017108 ***@***.***> wrote:
你好，请问dataset.txt文件是怎么生成的，用的是mpii数据集还是coco2017数据集？
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你好，能把转换的代码分享一下吗哈
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "刘 方瑞"<[email protected]>;
发送时间: 2019年8月11日(星期天) 晚上7:14
收件人: "mpskex/Convolutional-Pose-Machine-tf"<[email protected]>;
抄送: "往前走&别回头"<[email protected]>;"Comment"<[email protected]>;
主题: Re: [mpskex/Convolutional-Pose-Machine-tf] train自己的数据报错 (#14)
第一个问题，我是用matlab格式的数据中转换出来的。第二个问题，这数据mpii单人数据集。
顺祝好。
On Aug 11, 2019, at 17:02, tanghui2017108 <[email protected]> wrote:
你好，请问dataset.txt文件是怎么生成的，用的是mpii数据集还是coco2017数据集？
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输出的格式就在dataset mpii里，但是代码我现在没有。可以使用hdf5来读写mat，然后mpii的存储方式可能有点奇怪，但是mpii的官网有matlab代码。可以使用那个代码转换成dataset mpii接受的格式。 |
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大神您好，想针对自己的问题做个尝试，有两个问题想请教您，关于MPII标注的数据结构，是否就是 picturename minbox.x minbox.y maxbox.x maxbox.y point1.x point1.y ........
另外，我自己尝试运行trainMobileCPM，发现缺少了‘import dataset.datagen_para_branch as paral’，添加后出现RuntimeError :
RuntimeError:
An attempt has been made to start a new process before the
current process has finished its bootstrapping phase.
The text was updated successfully, but these errors were encountered: