yolov3 pytorch错误集合

 File "D:\tmp\pytorch-yolo3\cfg.py", line 134, in print_cfg

    assert(prev_width == out_widths[layers[1]])

是因为cfg中有除法，python3中除法自动转为float类型，需要//变成整除

这个错误，把网络后面几层变成了55，

原版的：

   87 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 768   ->    26 x  26 x 256
   88 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512
   89 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256
   90 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512
   91 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256
   92 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512
   93 conv    255  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 255
   94 detection
   95 route  91
   96 conv    128  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 128
   97 upsample           * 2    26 x  26 x 128   ->    52 x  52 x 128
   98 route  97 36
   99 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 384   ->    52 x  52 x 128
  100 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256
  101 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128
  102 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256
  103 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128
  104 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256
  105 conv    255  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 255

  106 detection

变错的：

  87 conv    256  1 x 1 / 1    27 x  27 x 768   ->    27 x  27 x 256
   88 conv    512  3 x 3 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 512
   89 conv    256  1 x 1 / 1    27 x  27 x 512   ->    27 x  27 x 256
   90 conv    512  3 x 3 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 512
   91 conv    256  1 x 1 / 1    27 x  27 x 512   ->    27 x  27 x 256
   92 conv    512  3 x 3 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 512
   93 conv    255  1 x 1 / 1    27 x  27 x 512   ->    27 x  27 x 255
   94 detection
   95 route  91
   96 conv    128  1 x 1 / 1    27 x  27 x 256   ->    27 x  27 x 128
   97 upsample           * 2    27 x  27 x 128   ->    55 x  55 x 128
   98 route  97 36
   99 conv    128  1 x 1 / 1    55 x  55 x 384   ->    55 x  55 x 128
  100 conv    256  3 x 3 / 1    55 x  55 x 128   ->    55 x  55 x 256
  101 conv    128  1 x 1 / 1    55 x  55 x 256   ->    55 x  55 x 128
  102 conv    256  3 x 3 / 1    55 x  55 x 128   ->    55 x  55 x 256
  103 conv    128  1 x 1 / 1    55 x  55 x 256   ->    55 x  55 x 128
  104 conv    256  3 x 3 / 1    55 x  55 x 128   ->    55 x  55 x 256
  105 conv    255  1 x 1 / 1    55 x  55 x 256   ->    55 x  55 x 255
  106 detection

文章来源: blog.csdn.net，作者：网奇，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/jacke121/article/details/79825927