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我对 nvidia-tlt 很陌生。目前，我已经使用 kitti 数据集对模型进行了训练、修剪和再训练，也能够对任何具有所需 kitti 格式的数据集执行这些步骤。我想要做的是使用以前在 kitti 上训练过的模型，并根据我自己的数据对其进行微调。配置文件有pretrained_model_path、resume_model_path和pruned_model_path选项，所以config中没有微调选项。如果我尝试使用 pretrained_model_path，它会引发形状异常。无效参数：不兼容的形状：[6,29​​484,3] 与 [6,29​​484,12]

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该错误是预期的。从技术上讲，我们从 ngc 下载的预训练模型没有最终层，它代表类的总数及其各自的 bbox。一旦您使用任何数据集训练该模型，则训练后的模型将与顶层一起冻结。现在，如果你想用不同数量的类对同一个模型进行微调，你会得到与无效形状相关的错误。

您需要从一开始就在新数据集上训练模型。

如果您想使用不同的数据集但具有相同的类对模型进行微调，那么您可以使用先前训练的模型。

于 2021-07-04T04:29:25.400 回答