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@Steffy-zxf

该模型目前还不支持finetune功能，近期我们会给出deeplabv3p和ocrnet支持finetune的模型，敬请期待。

好的，模型能否finetune取决于哪些因素？会提供支持finetune的deeplabv3p_xception65_humanseg吗？

目前支持finetune的模型主要有以下几个：

• https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/release/v2.0.0-rc/demo
• 模型支持finetune需要额外的代码：
• https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v2.0.0-rc/paddlehub/module/cv_module.py
• 目前暂时没有计划提供deeplabv3p_xception65_humanseg的finetune功能。

好的，请看这个 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/475345
这里的py文件应该包含了支持finetune需要的额外的代码。而且这里的HumanSeg-server和deeplabv3p_xception65_humanseg应该是相同的模型，于是我把
!python train.py --model_type HumanSegServer
--save_dir output/
--data_dir data/mini_supervisely
--train_list data/mini_supervisely/train.txt
--val_list data/mini_supervisely/val.txt
--pretrained_weights pretrained_weights/humanseg_server_ckpt
--batch_size 8
--learning_rate 0.001
--num_epochs 10
--image_shape 512 512
改成了：
!python train.py --model_type HumanSegServer
--save_dir output/
--data_dir data/mini_supervisely
--train_list data/mini_supervisely/train.txt
--val_list data/mini_supervisely/val.txt
--pretrained_weights ~/.paddlehub/modules/deeplabv3p_xception65_humanseg/deeplabv3p_xception65_humanseg_model/
--batch_size 8
--learning_rate 0.001
--num_epochs 10
--image_shape 512 512
因为deeplabv3p_xception65_humanseg这个模型对我的数据效果好，所以我打算用这个模型当pretrained_weights，这么改了也能训练，但是是出来的miou只有0.3。所以请帮我看下这样做对吗？附件是训练输出。
output.txt

您好，这部分应该是PaddleSeg的模型。您可以到PaddleSeg的GitHub仓库提issue,以获得更准确的回复。

好的，多谢！