model path update
authorManu Mathew <a0393608@ti.com>
Tue, 12 May 2020 05:15:56 +0000 (10:45 +0530)
committerManu Mathew <a0393608@ti.com>
Tue, 12 May 2020 07:58:25 +0000 (13:28 +0530)
run_quantization.sh
run_segmentation.sh

index 9f914f3f2b9f0e7264b5462dda8fec2b61173e43..f9882afd0d9dbb4caf7d63f9f9100b6afa8d0cb0 100755 (executable)
 
 #### Image Classification - Accuracy Estimation with Post Training Quantization - A TOUGH MobileNetV2 pretrained model
 #python ./scripts/train_classification_main.py --phase validation --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_shicai_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
 
 #### Image Classification - Accuracy Estimation with Post Training Quantization - A TOUGH MobileNetV2 pretrained model
 #python ./scripts/train_classification_main.py --phase validation --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_shicai_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
-#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/deeplabv3lite_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth.tar \
+#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/deeplabv3lite_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth \
 #--batch_size 64 --quantize True
 
 #### Semantic Segmentation - Accuracy Estimation with Post Training Quantization - MobileNetV2+DeeplabV3Lite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase validation --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
 #--batch_size 64 --quantize True
 
 #### Semantic Segmentation - Accuracy Estimation with Post Training Quantization - MobileNetV2+DeeplabV3Lite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase validation --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
-#--pretrained './data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/deeplabv3lite_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth.tar' \
+#--pretrained './data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/deeplabv3lite_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth' \
 #--batch_size 1 --quantize True
 
 #### Semantic Segmentation - Accuracy Estimation with Post Training Quantization - MobileNetV2+UNetLite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase validation --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name unetlite_pixel2pixel_aspp_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
 #--batch_size 1 --quantize True
 
 #### Semantic Segmentation - Accuracy Estimation with Post Training Quantization - MobileNetV2+UNetLite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase validation --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name unetlite_pixel2pixel_aspp_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
-#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/unet_aspp_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth.tar \
+#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/unet_aspp_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth \
 #--batch_size 1 --quantize True
 
 
 #--batch_size 1 --quantize True
 
 
 #
 #### Image Classification - Post Training Calibration & Quantization for a TOUGH MobileNetV2 pretrained model
 #python ./scripts/train_classification_main.py --phase calibration --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_shicai_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
 #
 #### Image Classification - Post Training Calibration & Quantization for a TOUGH MobileNetV2 pretrained model
 #python ./scripts/train_classification_main.py --phase calibration --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_shicai_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
-#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/image_classification/imagenet1k/shicai/mobilenetv2_shicai_rgb.pth.tar \
+#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/image_classification/imagenet1k/shicai/mobilenetv2_shicai_rgb.pth \
 #--batch_size 64 --quantize True --epochs 1 --epoch_size 100 --evaluate_start False
 #
 #
 ### Semantic Segmentation - Post Training Calibration &  Quantization for MobileNetV2+DeeplabV3Lite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase calibration --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
 #--batch_size 64 --quantize True --epochs 1 --epoch_size 100 --evaluate_start False
 #
 #
 ### Semantic Segmentation - Post Training Calibration &  Quantization for MobileNetV2+DeeplabV3Lite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase calibration --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
-#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/deeplabv3lite_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth.tar \
+#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/deeplabv3lite_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth \
 #--batch_size 12 --quantize True --epochs 1 --epoch_size 100 --evaluate_start False
 #
 #
 ### Semantic Segmentation - Post Training Calibration &  Quantization for MobileNetV2+UNetLite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase calibration --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name unetlite_pixel2pixel_aspp_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
 #--batch_size 12 --quantize True --epochs 1 --epoch_size 100 --evaluate_start False
 #
 #
 ### Semantic Segmentation - Post Training Calibration &  Quantization for MobileNetV2+UNetLite
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase calibration --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name unetlite_pixel2pixel_aspp_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
-#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/unet_aspp_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth.tar \
+#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/semantic_seg/cityscapes/jacinto_ai/unet_aspp_mobilenetv2_tv_768x384_best.pth \
 #--batch_size 12 --quantize True --epochs 1 --epoch_size 100 --evaluate_start False
\ No newline at end of file
 #--batch_size 12 --quantize True --epochs 1 --epoch_size 100 --evaluate_start False
\ No newline at end of file
index 2613a1ff165fcfd71a2f6ab9ea839336f124e9b1..d25a5d8e1971f7b7807cb75494e07fc7776bd06b 100755 (executable)
@@ -45,7 +45,7 @@
 #--ResNet50 encoder with half the channels + deeplabv3lite
 #### Cityscapes Semantic Segmentation - Training with ResNet50_p5+DeeplabV3Lite (ResNet50 encoder with half the channels): deeplabv3lite_resnet50_p5 & deeplabv3lite_resnet50_p5_fd
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name deeplabv3lite_resnet50_p5 --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
 #--ResNet50 encoder with half the channels + deeplabv3lite
 #### Cityscapes Semantic Segmentation - Training with ResNet50_p5+DeeplabV3Lite (ResNet50 encoder with half the channels): deeplabv3lite_resnet50_p5 & deeplabv3lite_resnet50_p5_fd
 #python ./scripts/train_segmentation_main.py --dataset_name cityscapes_segmentation --model_name deeplabv3lite_resnet50_p5 --data_path ./data/datasets/cityscapes/data --img_resize 384 768 --output_size 1024 2048 --gpus 0 1 \
-#--pretrained "./data/modelzoo/pretrained/pytorch/imagenet_classification/resnet50-0.5_b256_lr0.1_step30_inception-aug(0.08-1.0)_epoch(92of100)_1gmac_(72.05%)/model_best.pth.tar"
+#--pretrained "./data/modelzoo/pretrained/pytorch/imagenet_classification/jacinto_ai/resnet50-0.5_2018-07-23_12-10-23.pth"
 
 
 #-- VOC Segmentation
 
 
 #-- VOC Segmentation