Yolov3-tiny训练报convolutional层与yolo层参数不匹配错误求助

问题解决方案 #

报错含义：[convolutional]层配置的filters参数与[yolo]层的classes或mask参数不匹配。

你当前的filters参数计算是正确的（单类别场景下(1+5)*3=18），报错根源是所有size=1的卷积层pad参数设置错误：卷积核大小为1时不需要额外填充，pad设为1会改变特征图尺寸，导致yolo层输入维度不匹配。

具体修改步骤 #

修改cfg文件中以下4个卷积层的pad参数为0即可：

1. 第一个yolo层前的1x1卷积

# 修改前
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

# 修改后
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=0
activation=leaky

2. 第一个yolo层正上方的输出卷积层

# 修改前
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18
activation=linear

# 修改后
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=0
filters=18
activation=linear

3. route层后的1x1卷积

# 修改前
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

# 修改后
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=0
activation=leaky

4. 第二个yolo层正上方的输出卷积层

# 修改前
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18
activation=linear

# 修改后
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=0
filters=18
activation=linear

后续调整规则 #

如果后续修改训练类别数，直接按公式 filters = (类别数 + 5) * 3 修改两个输出卷积层的filters值即可，其他参数不用变动。如果修改配置后仍报错，确认你加载的是yolov3-tiny对应的预训练权重，不要误用yolov3完整版的权重。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yan Ming