文章转载来自：Dormineered内容有些词汇翻译不准确，请见谅！！！个人整理不易，包含参数计算内容，更多训练阶段细节会在后期更新。转载请注明EfficientNets是谷歌大脑的工程师谭明星和首席科学家Quoc V. Le在论文《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》中提出。该模型的基础

最近自己写了个模型，采用mmdetection框架去训练coco数据集。由于数据集较大，单卡情况下预计需要一个月时间才能完成1x的训练。这无法容忍，于是采用多卡分布式训练。首先，第一次由于batchsize过大，导致显存爆了。调整batchsize后，报如下错误：显示有信号泄露警告，起初以为只是警告忽略就可，主要关注其中的error错误，百度这个错误，网上并没有关于这个问题的解答。于是关注于警告的

源码地址：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn论文地址：Faster R-CNN由于论文中的源码采用的是caffe框架，所以需要对源码进行修改，使其能够在tensorflow下运行1. 本机环境：windowstensorflow 2.0Python 3.7OpenCV 3.4.2easydict 1.9cython 0.29...

下载WIDER_FACE数据集如有过期，我会不定时更新下载数据集标签文件，https://github.com/sovrasov/wider-face-pascal-voc-annotations将WIDER_train_annotations 和 WIDER_val_annotations文件名更改为Annotations，并分别放置在WIDER_train 和 WIDER_val两个文件下，并

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记录一下最近跑TinaFace代码在原来服务器跑没有问题，新服务器跑遇到的错误首先，按照官网步骤安装相关包：本人环境：显卡驱动版本： NVIDIA-SMI 460.73.01 Driver Version: 460.106.00 CUDA Version: 11.2CUDA版本：nvcc -V：Cuda compilation tools, release 11.1, V11.1.74pytorc