復現R3Net: Recurrent Residual Refinement Network for Saliency Detection

論文code

https://github.com/zijundeng/R3Net

要求

Python 2.7
PyTorch 0.4.0
torchvision
numpy
Cython
pydensecrf

實現細節

1. 安裝環境，在此省略（可參考 here )
2. 這裏強調一下， pretrained ResNeXt model 最好是從作者提供的官網下載，作者試了從官網下載，反正調了好久沒調通。
3. 在運行過程中，出現了下面這個問題，仔細分析可能是論文作者是在雙GPU的情況下跑的，而我這裏只有一個GPU，所以需要將GPU1轉換成GPU0。
   出現問題：

RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at torch/csrc/cuda/Module.cpp:87

解決方法：加入map_location={‘cuda:1’:‘cuda:0’}參數項，可參考

load_state_dict(torch.load('params—xxxxx',map_location={'cuda:1':'cuda:0'}))