hrnetv2_32 as model

[rugu]

sorry to bother you again, when I use hrnetv2_32 as model without pretrained wights,I get a problem.can you tell me how to modify.
......
x_fused[branch_output_index] = x_fused[branch_output_index] + self.fuse_layers[branch_output_index][
RuntimeError:The size of tensor a (129) must match the size of tensor b(130) at non-singleton dimension3

[Prabhat Kumar]

same issue here

[AdonisHong]

set --crop_size to 512, hrnet will work

the cmd should be something like this
python3 main.py --model deeplabv3plus_hrnetv2_32 --gpu_id 0 --year 2012_aug --crop_val --lr 0.01 --crop_size 512 --batch_size 16 --output_stride 16

[xiaohe0818]

set --crop_size to 512, hrnet will work

the cmd should be something like this python3 main.py --model deeplabv3plus_hrnetv2_32 --gpu_id 0 --year 2012_aug --crop_val --lr 0.01 --crop_size 512 --batch_size 16 --output_stride 16
i set crop_size to 512 ,but when validation it's error:
validation...
RuntimeError: The size of tensor a (165) must match the size of tensor b (166) at non-singleton dimension 2

[Leochen9]

很抱歉再次打扰您，当我在没有预训练的情况下使用 hrnetv2_32 作为模型时，我遇到了一个问题，您能告诉我如何修改吗？ ...... x_fused[branch_output_index] = x_fused[branch_output_index] + self.fuse_layers[branch_output_index][ 运行时错误：张量 a （129） 的大小必须与非单例维度 130 的张量 b（3） 的大小匹配

I'm sorry to bother you, but how did you solve this problem in the end?

[Leochen9]

将 --crop_size 设置为 512，HRNET 将起作用
CMD 应该是这样的 python3 main.py --模型 deeplabv3plus_hrnetv2_32 --gpu_id 0 --年 2012_aug --crop_val --LR 0.01 --crop_size 512 --batch_size 16 --output_stride 16 我crop_size设置为 512，但在验证时它是错误的：验证...运行时错误：张量 a （165） 的大小必须与非单例维度 166 处的张量 b （2） 的大小匹配

您好，这个问题您解决了嘛？我也遇到了同样的问题。