【生态活动】元碁智汇·定义训练未来-北京印刷学院-模型-在PyTorch框架上支持SCNet在COCO2017（包含Stuffthingmaps）上的训练

[woyaofawz]

• 当前软件栈版本:
  
• 源码参考链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/main/configs/scnet
• commitid:woyafawz/modelzoo@332cad8
• 工作目录：PyTorch/contrib/Detection/SCNet
• 适配内容：使用1张TECO_AICARD_01芯片，在PyTorch框架上支持SCNet在COCO2017数据上的训练
• 运行脚本如下：python run_SCNet.py --config ../configs/scnet/scnet_r50_fpn_1x_coco.py --launcher pytorch --nproc-per-node 1 --cfg-options "train_dataloader.dataset.data_root=/data/teco-data/coco/" "val_dataloader.dataset.data_root=/data/teco-data/coco/" 2>&1 | tee sdaa.log
• 100iters损失曲线图：
  
  MeanRelativeError: -0.07914417403047153
  MeanAbsoluteError: -1.000756893157959
  Rule,mean_absolute_error -1.000756893157959
  pass mean_relative_error=-0.07914417403047153 <= 0.05 or mean_absolute_error=-1.000756893157959 <= 0.0002

[Arrmsgt]

MeanRelativeError: -0.07914417403047153
MeanAbsoluteError: -1.000756893157959
Rule,mean_absolute_error -1.000756893157959
pass mean_relative_error=-0.07914417403047153 <= 0.05 or mean_absolute_error=-1.000756893157959 <= 0.0002
loss达标，测试通过

[Tecorigin]

Error: 目录 PyTorch/contrib/Classification/Cait/run_scripts/test.sh 下缺少 requirements.txt 文件