【求助】【急】基于独立数据集训练时，bbox_loss始终是0，模型无法预估

[jiangcenjiang]

你好， 基于独立数据集训练时，bbox_loss始终是0，模型无法预估。 训练如下， inferece时报错，

我的train config文件是： test_haomi_v06101440.txt 我的train.json文件是： train_direct.json 我的label.json文件是： label.json

求助， 辛苦帮忙看下为什么bbox loss始终是0， 模型无法正确inference呢？

[jiangcenjiang]

btw， 按照之前的issue https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World/issues/337 修改配置， filter_cfg=dict(filter_empty_gt=True, min_size=32)), 当(filter_empty_gt=True时， 报错 看起来， 对无效数据过滤后， 所有数据都被过滤了， 怀疑数据格式配置还是有问题 辛苦帮忙看下为啥

[jiangcenjiang]

再附， 数据应该时没有问题的， 因为使用官方的模型可以正常在我的数据集上进行inference，命令入下： python tools/test.py ./configs/pretrain/test_haomi.py ../yolo_world_v2_s_obj365v1_goldg_pretrain-55b943ea.pth 如上， 使用 yolo-world-v2_xxx 模型， 可以在独立数据集上正常inference， 产出如下结果：

[wondervictor]

refer to https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World/issues/337