Я пытаюсь преобразовать модель из M XNet в TensorFlow.
Я могу успешно преобразовать модель с плавающей запятой, но утверждение об ошибке в слое Upsampling дает большую погрешность. (~ 30-40%) Однако это не влияет на обнаружение в большом масштабе.
Во время квантования (~ эквивалентно create_training_graph () / create_eval_graph () и калибровочному квантованию) моя модель успешно вычисляет некоторые результаты, но некоторые результаты слои не могут узнать правильные веса на основе квантования.
Очень вероятно, что это связано с тем, что повышающая дискретизация не вычисляется по тому же алгоритму, и сигнал модели прерывается из-за некоторой ошибки или шума, накапливающегося по слоям. Другая возможность заключается в том, что калибровка недостаточно эффективна для алгоритма квантования, вместо этого я тестирую схему обучения, но она должна дать лишь немного лучшие результаты.
Я попытался найти M XNet эквивалент билинейной передискретизации TensorFlow из руководств M XNet, но я не мог понять из документов, что было бы наиболее близким эквивалентом билинейной передискретизации TensorFlow с опцией align corners false.