RetinaNet 오류

안녕하세요 파이토치를 사용해서 RetinaNet을 구현해보려고 합니다.
데이터 셋은 직접 수집한 데이터를 라벨링하여 사용하였습니다.

소스코드는 GitHub - yhenon/pytorch-retinanet: Pytorch implementation of RetinaNet object detection. 해당 깃허브 코드를
Jupyter lab으로 옮겨왔습니다.

VScode에서 git clone을 한 후 모델을 Train, test할때는 오류없이 잘 작동하였는데
Jupyter lab으로 옮겨서 실행하려니까
Given groups=1, weight of size [64, 64, 3, 3], expected input[2, 256, 152, 160] to have 64 channels, but got 256 channels instead
이와 같은 오류가 계속해서 발생하였습니다.
weight의 사이즈와 input image size가 매칭이 안되서 생기는 문제 같은데
weight는 Pretrianed된 가중치를 사용하였습니다.
Vscode에서는 문제없이 작동하던 코드가 왜 Jupyter lab으로 옮겼을때는 실행이 안될까요...
이와같은 오류 해결해보신 분 있으면 도움 부탁드립니다.

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주어진 오류는 입력 이미지의 채널 수가 가중치의 채널 수와 일치하지 않아 발생하는 것으로 보입니다. 이 문제는 입력 이미지의 채널 수를 수정하거나 가중치를 수정하여 해결할 수 있습니다.

가중치와 입력 이미지의 채널 수를 확인해보세요. 가중치는 3개의 채널을 가진 RGB 이미지를 기준으로 학습되어 있기 때문에, 입력 이미지도 3개의 채널을 가져야 합니다. 만약 입력 이미지의 채널 수가 3개가 아니라면, 채널 수를 수정하여 문제를 해결할 수 있습니다.

가중치와 입력 이미지의 채널 수가 모두 3개이지만 여전히 같은 오류가 발생한다면, 가중치를 수정해야 합니다. 가중치를 수정하는 방법은 다음과 같습니다.

import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo

# 가중치를 다운로드하는 함수
def load_state_dict_from_url(url, model_dir=None, map_location=None, progress=True):
    ...
    return torch.load(cached_file, map_location=map_location)

# ResNet50을 사용하는 RetinaNet 모델 정의
class RetinaNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, pretrained=False):
        super(RetinaNet, self).__init__()
        self.backbone = resnet50(pretrained=pretrained)
        ...
    
    ...

# 가중치를 다운로드하여 모델에 적용
model = RetinaNet(num_classes=10, pretrained=True)

위 코드에서 pretrained 인자를 True로 설정하여 사전 학습된 가중치를 다운로드할 수 있습니다. 만약 가중치를 직접 다운로드하여 사용하고 있다면, 가중치의 채널 수를 수정하여 문제를 해결할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 Pretrained models를 참고하세요.


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안녕하세요! RetinaNet 오류에 관한 질문을 주셔서 감사합니다.

먼저, Jupyter Lab과 VSCode 간의 환경 차이로 인해 발생할 수 있는 문제를 확인해야 합니다. 다음 사항들을 확인해 주세요:

  1. PyTorch 버전 확인: Jupyter Lab과 VSCode에서 사용하는 PyTorch 버전이 동일한지 확인해주세요. 다음 코드를 실행하여 버전을 확인할 수 있습니다.
import torch
print(torch.__version__)
  1. 가중치 파일 경로 확인: Jupyter Lab에서 사용하는 가중치 파일 경로가 올바른지 확인해주세요. 상대 경로가 아닌 절대 경로를 사용하거나, Jupyter Lab의 작업 디렉토리를 확인해주세요.

  2. 코드 실행 순서: Jupyter Lab에서 코드 셀의 실행 순서가 올바른지 확인해주세요. 실행 순서에 따라 변수 값이 변경되거나, 초기화되지 않은 변수가 사용될 수 있습니다.

위 사항들을 확인한 후에도 문제가 해결되지 않는다면, 오류가 발생하는 코드 부분과 관련된 코드를 함께 올려주시면 더 구체적인 도움을 드릴 수 있습니다.

감사합니다!


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