bugfix for evaluation
authorManu Mathew <a0393608@ti.com>
Fri, 8 May 2020 15:17:33 +0000 (20:47 +0530)
committerManu Mathew <a0393608@ti.com>
Fri, 8 May 2020 15:17:33 +0000 (20:47 +0530)
run_classification.sh
run_depth.sh
run_segmentation.sh
scripts/train_classification_main.py

index 430f6861b0841147ce43cd6f5183e550f6377894..782fe1cd9a0c06203573f6f01bd9770e4c7262ba 100755 (executable)
 ## Validation
 ## =====================================================================================
 #### cifar100 Validation - populate the pretrained model path below in ??
-#python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name cifar100_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar100_classification --img_resize 32 --img_crop 32 \
+#python ./scripts/train_classification_main.py --phase validation --dataset_name cifar100_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar100_classification --img_resize 32 --img_crop 32 \
 #--pretrained=???
 
 #### cifar10 Validation - populate the pretrained model path below in ??
-#python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name cifar10_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar10_classification --img_resize 32 --img_crop 32 \
+#python ./scripts/train_classification_main.py --phase validation --dataset_name cifar10_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/cifar10_classification --img_resize 32 --img_crop 32 \
 #--pretrained=???
 
 #### Validation - populate the pretrained model path below in ?? or use https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth for resnet50_x1
-#python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name image_folder_classification --model_name resnet50_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
-#--evaluate True --pretrained https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth
+#python ./scripts/train_classification_main.py --phase validation --dataset_name image_folder_classification --model_name resnet50_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
+#--pretrained https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth
 
 #### Validation - populate the pretrained model path below in ?? or use https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth for mobilenetv2_tv_x1
-#python ./scripts/train_classification_main.py --evaluate True --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
-#--evaluate True --pretrained https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth
-
+#python ./scripts/train_classification_main.py --phase validation --dataset_name image_folder_classification --model_name mobilenetv2_tv_x1 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
+#--pretrained https://download.pytorch.org/models/mobilenet_v2-b0353104.pth
 
+#### Validation - populate the pretrained model path below in ?? for resnet50_xp5
+#python ./scripts/train_classification_main.py --phase validation --dataset_name image_folder_classification --model_name resnet50_xp5 --data_path ./data/datasets/image_folder_classification \
+#--pretrained ./data/modelzoo/pytorch/image_classification/imagenet1k/jacinto_ai/resnet50-0.5_2018-07-23_12-10-23.pth
index a7c32dea91f717d6dca4cbd1e17eef2d83c9c803..ace81e96535fd6ec0bee26697e6f73cbf0fe8af6 100755 (executable)
@@ -16,7 +16,7 @@
 ## Validation
 ## =====================================================================================
 #### KITTI Depth (Manual Download) - Validation - populate the pretrained path in ??
-#python ./scripts/train_depth_main.py --evaluate True --dataset_name kitti_depth --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/kitti/kitti_depth/data --img_resize 384 768 --output_size 374 1242 \
+#python ./scripts/train_depth_main.py --phase validation --dataset_name kitti_depth --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/kitti/kitti_depth/data --img_resize 384 768 --output_size 374 1242 \
 #--pretrained=???
 
 #### KITTI Depth (Manual Download) - Inference - populate the pretrained filename in ??
index d96b700545c6c31364f8c90713a9634d2f9a98e8..2613a1ff165fcfd71a2f6ab9ea839336f124e9b1 100755 (executable)
@@ -58,7 +58,7 @@
 ## Validation
 ## =====================================================================================
 #### Validation - Cityscapes Semantic Segmentation - Validation with MobileNetV2+DeeplabV3Lite - populate the pretrained filename in ??
-#python ./scripts/train_segmentation_main.py --evaluate True --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 \
+#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 ??
 
 #### Inference - Cityscapes Semantic Segmentation - Inference with MobileNetV2+DeeplabV3Lite - populate the pretrained filename in ??
@@ -66,8 +66,8 @@
 #--pretrained ???
 
 #### Validation - VOC Segmentation - Validation with MobileNetV2+DeeplabV3Lite - populate the pretrained filename in ??
-#python ./scripts/train_segmentation_main.py --evaluate True --dataset_name voc_segmentation_measure --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/voc --img_resize 512 512 --output_size 512 512 --gpus 0 1
-#--evaluate True --pretrained ???
+#python ./scripts/train_segmentation_main.py --phase validation --dataset_name voc_segmentation_measure --model_name deeplabv3lite_mobilenetv2_tv --data_path ./data/datasets/voc --img_resize 512 512 --output_size 512 512 --gpus 0 1
+#--phase validation --pretrained ???
 
 
 
index a468b1283c782e2324d748e9c9f3ef423875e073..d3d3e57d3af67b79164582527fa47b08d2e0026f 100755 (executable)
@@ -116,7 +116,7 @@ args.rand_scale = (0.2, 1.0)            #(0.08, 1.0)
 #args.save_onnx = False
 #args.run_soon = True #default(True) #Set to false if only cfs files/onnx  models needed but no training is required
 #args.phase = 'validation'
-# args.evaluate_start = False
+#args.evaluate_start = False
 
 # args.quantize = True
 # args.phase = 'training'