search

PaddlePaddle / PaddleDetection

Object Detection toolkit based on PaddlePaddle. It supports object detection, instance segmentation, multiple object tracking and real-time multi-person keypoint detection.
Apache License 2.0
12.8k stars 2.89k forks source link

使用自己数据集训练的问题 #4917

Open ghost opened 2 years ago

ghost commented 2 years ago

在使用不同模型的时候发现了一个问题，由于我自己的数据集的json文件中类别的序号是从0开始的，在跑一些实验的时候是正常可行的，例如TTFNet、PAFNet；但是我今天在进行GFLv2的实验时则发现，GFLv2的类别会自动增加一类背景类，因而在进行eval的过程中会导致类别索引为6但是val.json中最大索引只到5(数据集0-5共6个类别)。 因此该如何修改GFLv2的代码使得其适应当前数据集设置呢？

nemonameless commented 2 years ago

在eval的时候 对结果的类别去除背景类，然后class_id减一试试

ghost commented 2 years ago

在eval的时候 对结果的类别去除背景类，然后class_id减一试试

首先感谢您的回复！ 我有个疑问：模型本身的设定就是包含背景类的，这样操作不会造成混乱吗？我后续会尝试一下

yghstill commented 2 years ago

GFLv2这个模型有这个问题，在https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.3/ppdet/metrics/json_results.py#L28 加上

if int(num_id) < 0 and int(num_id) > class_num:
    continue
ghost commented 2 years ago

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.3/ppdet/metrics/json_results.py#L28

我想了下，这样的话eval里的类别为0-5，但是模型所预测的仍为1-6了，能对应的上吗？ 如果我的想法是错误的，麻烦请您指导！