PaddleDetection中大部分都是通用目标检测算法，是否会考虑增加最新旋转目标检测的算法，目前看只有s2a?

zgsxwsdxg commented 1 year ago

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PaddleDetection中大部分都是通用目标检测算法，是否会考虑增加最新旋转目标检测的算法，目前看只有s2a? 谢谢

nemonameless commented 1 year ago

近期会发布PP-YOLOE-R旋转框检测，以及现在已有FCOSR，请关注develop分支 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate

zgsxwsdxg commented 1 year ago

以及现在已有FCOSR，请关注develop分支

谢谢，目前fcosr支持 deploy不？

zgsxwsdxg commented 1 year ago

近期会发布PP-YOLOE-R旋转框检测，以及现在已有FCOSR，请关注develop分支 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate

PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE还是PP-YOLOE+ 的改进？有paper否？谢谢！

wangxinxin08 commented 1 year ago

近期会发布PP-YOLOE-R旋转框检测，以及现在已有FCOSR，请关注develop分支 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate

PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE还是PP-YOLOE+ 的改进？有paper否？谢谢！

PP-YOLOE-R基于PP-YOLOE进行改进，技术报告预计下周发布到arxiv，模型下月上旬之前发布，FCOSR/S2ANet支持PaddleInference部署，PP-YOLOE-R支持PaddleInference和Paddle-TRT部署(对于TRT版本和Paddle版本有要求)

zgsxwsdxg commented 1 year ago

近期会发布PP-YOLOE-R旋转框检测，以及现在已有FCOSR，请关注develop分支 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate

PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE还是PP-YOLOE+ 的改进？有paper否？谢谢！

PP-YOLOE-R基于PP-YOLOE进行改进，技术报告预计下周发布到arxiv，模型下月上旬之前发布，FCOSR/S2ANet支持PaddleInference部署，PP-YOLOE-R支持PaddleInference和Paddle-TRT部署(对于TRT版本和Paddle版本有要求)

感谢，耐心解答！

zgsxwsdxg commented 1 year ago

近期会发布PP-YOLOE-R旋转框检测，以及现在已有FCOSR，请关注develop分支 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate

PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE还是PP-YOLOE+ 的改进？有paper否？谢谢！

PP-YOLOE-R基于PP-YOLOE进行改进，技术报告预计下周发布到arxiv，模型下月上旬之前发布，FCOSR/S2ANet支持PaddleInference部署，PP-YOLOE-R支持PaddleInference和Paddle-TRT部署(对于TRT版本和Paddle版本有要求)

发现 develop分支中 fcosr和s2a 算法的速度对比，没有写在readme中

wangxinxin08 commented 1 year ago

近期会发布PP-YOLOE-R旋转框检测，以及现在已有FCOSR，请关注develop分支 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate

PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE还是PP-YOLOE+ 的改进？有paper否？谢谢！

PP-YOLOE-R基于PP-YOLOE进行改进，技术报告预计下周发布到arxiv，模型下月上旬之前发布，FCOSR/S2ANet支持PaddleInference部署，PP-YOLOE-R支持PaddleInference和Paddle-TRT部署(对于TRT版本和Paddle版本有要求)

发现 develop分支中 fcosr和s2a 算法的速度对比，没有写在readme中

FCOSR速度是快于s2anet的，readme中目前没有包含速度信息，且s2anet难以使用TensorRT加速

zgsxwsdxg commented 1 year ago

近期会发布PP-YOLOE-R旋转框检测，以及现在已有FCOSR，请关注develop分支 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rotate

PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE还是PP-YOLOE+ 的改进？有paper否？谢谢！

PP-YOLOE-R基于PP-YOLOE进行改进，技术报告预计下周发布到arxiv，模型下月上旬之前发布，FCOSR/S2ANet支持PaddleInference部署，PP-YOLOE-R支持PaddleInference和Paddle-TRT部署(对于TRT版本和Paddle版本有要求)

发现 develop分支中 fcosr和s2a 算法的速度对比，没有写在readme中

FCOSR速度是快于s2anet的，readme中目前没有包含速度信息，且s2anet难以使用TensorRT加速

你好，我最近看了您的PP-YOLOE-R 代码，但是我尝试训练自己的数据，格式是labelme的，有点疑惑。labelme标注的如何转coco，当然通用目标检测转换没问题，但是对于旋转目标，我想问coco格式bbox字段填啥？segmentation字段填啥？咱们PaddleDetection框架提供x2coco.py脚本是否支持旋转目标labelme的转换？期待您的解答，谢谢！

wangxinxin08 commented 1 year ago

x2coco.py脚本应该可以直接使用，旋转框使用的数据集严格遵守COCO格式，bbox字段填写水平框，segmentation字段填写标注结果(x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4)

zgsxwsdxg commented 1 year ago

x2coco.py脚本应该可以直接使用，旋转框使用的数据集严格遵守COCO格式，bbox字段填写水平框，segmentation字段填写标注结果(x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4)

再问下两个疑惑： 1.segmentation字段(x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4) 的点有没有顺序要求，从左上顶点开始顺时针？或者其他？

如果segmentation不为空，ppyoloer算法数据读取模块，会自动确认为走回归算法，不是走分割算法？期待回复，谢谢！

zgsxwsdxg commented 1 year ago

x2coco.py脚本应该可以直接使用，旋转框使用的数据集严格遵守COCO格式，bbox字段填写水平框，segmentation字段填写标注结果(x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4)

再问下两个疑惑： 1.segmentation字段(x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4) 的点有没有顺序要求，从左上顶点开始顺时针？或者其他？ 2. 如果segmentation不为空，ppyoloer算法数据读取模块，会自动确认为走回归算法，不是走分割算法？期待回复，谢谢！

x2coco.py脚本应该可以直接使用，旋转框使用的数据集严格遵守COCO格式，bbox字段填写水平框，segmentation字段填写标注结果(x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4)

我觉得，是不是在数据说明readme那块，得明确说明下，要不有迷惑。这是另一个人解释和你不同得看法https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/issues/7326#issuecomment-1313542810

zgsxwsdxg commented 1 year ago

x2coco.py脚本应该可以直接使用，旋转框使用的数据集严格遵守COCO格式，bbox字段填写水平框，segmentation字段填写标注结果(x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4)

configs/datasets/spine_coco.yml 中训练自动下载得数据coco格式bbox是[x_center, y_center, width, height, angle] 有点疑惑？ "annotations": [ { "area": 9453, "bbox": [ 380, 695, 137, 69, 2.544237 ], "category_id": 1, "id": 34, "ignore": 0, "image_id": 10004, "iscrowd": 0, "segmentation": [] }, { "area": 11925, "bbox": [ 342, 595, 159, 75, 2.915072 ], "category_id": 2, "id": 35, "ignore": 0, "image_id": 10004, "iscrowd": 0, "segmentation": [] },

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg

segmentation字段顺时针或者逆时针都行，不能为空，旋转框检测需要从segmentation中读取旋转框标注
旋转框使用4个点进行标注，本身可以看作是简化的segmentaion，但其实还是作的检测任务，没有分割任务这一说，另外分割任务也需要分割标注
你下载的spine_coco格式是老的格式，其coco格式不是严格按照coco的定义来的，我们在PaddleDetection 2.5之后重构了数据格式，使其完全遵循COCO标准，并使用segmentation字段存储旋转框的4个点的坐标，你可以使用PaddleDetection 2.5或者PaddleDetection develop运行以下命令重新获取新的数据
```
cd dataset/spine_coco/
python download_spine_coco.py
```

wangxinxin08 commented 1 year ago

我觉得，是不是在数据说明readme那块，得明确说明下，要不有迷惑。这是另一个人解释和你不同得看法#7326 (comment)

感谢你的建议，我们在数据README那块新增下数据格式的说明

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg

segmentation字段顺时针或者逆时针都行，不能为空，旋转框检测需要从segmentation中读取旋转框标注

旋转框使用4个点进行标注，本身可以看作是简化的segmentaion，但其实还是作的检测任务，没有分割任务这一说，另外分割任务也需要分割标注

你下载的spine_coco格式是老的格式，其coco格式不是严格按照coco的定义来的，我们在PaddleDetection 2.5之后重构了数据格式，使其完全遵循COCO标准，并使用segmentation字段存储旋转框的4个点的坐标，你可以使用PaddleDetection 2.5或者PaddleDetection develop运行以下命令重新获取新的数据
cd dataset/spine_coco/
python download_spine_coco.py

感谢你的解释，豁然开朗。继续问下，那个数据标注的话是必须rotate rect 还是任意凸四边形的四个点就行？

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 建议rotate rect，其实任意凸四边形也可，不过凸四边形会被转换成rotate rect进行处理，输出的结果也是rotate rect的四个顶点

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 建议rotate rect，其实任意凸四边形也可，不过凸四边形会被转换成rotate rect进行处理，输出的结果也是rotate rect的四个顶点

那我基于labelme标注旋转数据的话，只能polygon模式标注，那就是任意凸四边的四个点，目前好像也没什么好的标注工具支持rotate rect

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 可以直接使用四个点的polygon，我们在做数据预处理时，是把polygon转换成rotate rect

zgsxwsdxg commented 1 year ago

四个点的polygon，我们在做数据预处理时，是把polygon转换成rotate rec

ok，好的

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@wangxinxin08 你好，我看了你的ppyoloe-r readme，可以使用Paddle模式或者Paddle-TRT模式进行测速。当使用Paddle-TRT模式测速时，需要确保TensorRT版本大于8.2, PaddlePaddle版本大于2.4.0rc0。但是paddle框架官网readme好像：Latest PaddlePaddle Release: [v2.3] https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/release/2.4 还有飞桨开发文档也只给到 2.3.2 文档版，我该怎么装 2.4？需要自己编译么？没有pip包？paddle2.3.2版本是否可以在PaddleDetection 的develop分支中训练ppyoloe-r？

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg Paddle 2.4版本可以从https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html 下载，这个只是在使用Paddle-TRT推理的时候有限制，训练无版本限制，只使用Paddle不使用TRT也无版本限制

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg Paddle 2.4版本可以从https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html 下载，这个只是在使用Paddle-TRT推理的时候有限制，训练无版本限制，只使用Paddle不使用TRT也无版本限制

感谢！再问下您，学习率设置这块，如果GPU卡数或者batch size发生了改变，你需要按照公式 lrnew = lrdefault (batch_sizenew GPU_numbernew) / (batch_sizedefault * GPU_numberdefault) 调整学习率。就是训练的时候，不知道GPU_number从哪里设置，我是一机两卡。GPU_number是通过那个参数改了？配置文件中没发现。export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，1就可以了？还需要改别的地方么？

调整学习率公式，我懂重新计算，就是不知道gpu数量在那块设置为2

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 多机的启动命令是python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1 tools/train.py xxxx，--gpus指定卡叔

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 多机的启动命令是python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1 tools/train.py xxxx，--gpus指定卡叔

感谢你耐心解答！继续请教你，两个问题： 1.这个公式中batch_size 是总的batch_size, 还是每个卡上的batch_size?

训练配置文件(https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/rotate/ppyoloe_r/_base_/ppyoloe_r_reader.yml) 中的bath_size 是每卡的数据数量，除了这个地方修改, 在python tools/train.py 训练时能指定每个gpu卡的batch_size不？

jerrywgz commented 1 year ago

配置中都是单张卡的batch size, 能使用-o TrainReader.batch_size=2这种方式来进行修改

zgsxwsdxg commented 1 year ago

配置中都是单张卡的batch size, 能使用-o TrainReader.batch_size=2这种方式来进行修改

有没有指定总batch_size, PaddleDetection框架会自动均分每卡数量的方式？

wangxinxin08 commented 1 year ago

配置中都是单张卡的batch size, 能使用-o TrainReader.batch_size=2这种方式来进行修改

有没有指定总batch_size, PaddleDetection框架会自动均分每卡数量的方式？

目前是没有的

zgsxwsdxg commented 1 year ago

配置中都是单张卡的batch size, 能使用-o TrainReader.batch_size=2这种方式来进行修改

有没有指定总batch_size, PaddleDetection框架会自动均分每卡数量的方式？

目前是没有的

ok，谢谢

zgsxwsdxg commented 1 year ago

-o TrainReader.batch_size=2

你好，我想请教你两个问题：

如何通过 python tools/train.py 传入学习率设置参数？只能通过yml文件配置吗？
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_m_3x_dota_ms.yml和 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_m_3x_dota.yml 这两个的训练配置文件有些疑惑，对于多尺度训练ms版本yml只是配置的数据是ms还是训练时和非ms版本配置文件https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/configs/rotate/ppyoloe_r/ppyoloe_r_crn_m_3x_dota.yml 有本质的区别？

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg

可以通过 -o LearningRate.base_lr=0.001来设置
DOTA是使用离线切图，多尺度训练在切图的时候已经把数据处理了，多尺度训练的配置文件以_ms结尾

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg

可以通过 -o LearningRate.base_lr=0.001来设置

DOTA是使用离线切图，多尺度训练在切图的时候已经把数据处理了，多尺度训练的配置文件以_ms结尾

那你的意思是ms和非ms版本yml文件配置，只是在离线数据路径配置那块不同是吧？

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 是的，配置是一样的，数据不一样，多尺度训练和测试的数据集是离线处理得到的

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 是的，配置是一样的，数据不一样，多尺度训练和测试的数据集是离线处理得到的

谢谢你的回答，还有个问题，我看你们的Train和Eval数据集都是一份，那你们怎么挑出准确率最好的模型？是拿训练最后的模型？并且这个训练集很大，如果开启eval选项的话，训练时间会很长。 `TrainDataset: !COCODataSet image_dir: trainval1024/images anno_path: trainval1024/DOTA_trainval1024.json dataset_dir: dataset/dota_ms/ data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd', 'gt_poly']

EvalDataset: !COCODataSet image_dir: trainval1024/images anno_path: trainval1024/DOTA_trainval1024.json dataset_dir: dataset/dota_ms/ data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd', 'gt_poly']

TestDataset: !ImageFolder anno_path: test1024/DOTA_test1024.json dataset_dir: dataset/dota_ms/`

训练集和eval数据集是一份，这样基于一份数据集挑选准确率最好的模型不太合适，因为训练集和它是一样的？谢谢！

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 没有选择模型，直接使用的最后一个模型，没有开启--eval选项，也就是没有选择模型

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 没有选择模型，直接使用的最后一个模型，没有开启--eval选项，也就是没有选择模型

好的，知道了，谢谢你的耐心回答。

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg 建议rotate rect，其实任意凸四边形也可，不过凸四边形会被转换成rotate rect进行处理，输出的结果也是rotate rect的四个顶点

你好，再次请教你，标注为coco格式，segmentation字段存储的点多于4以上，是一个ploygon，想做rotate object detect。咨询两点：

是否支持4个点以上的polygon标注做旋转目标检测训练？
你们数据解析polygon为rotate rect在那块？我想看下代码怎么实现的？

谢谢，期待回复！

wangxinxin08 commented 1 year ago

@zgsxwsdxg

不支持4个点以上的polygon标注
详见Poly2Rbox的预处理函数简单的问题可以尝试自行解决

zgsxwsdxg commented 1 year ago

2. Poly2Rbox

@zgsxwsdxg

不支持4个点以上的polygon标注

详见Poly2Rbox的预处理函数简单的问题可以尝试自行解决

我看了你们的Poly2Rbox代码 `def poly2rbox_oc_np(poly): """convert poly to rbox (0, pi / 2]

Args:
    poly: [x1, y1, x2, y2, x3, y3, x4, y4]

Returns:
    rbox: [cx, cy, w, h, angle]
"""
points = np.array(poly, dtype=np.float32).reshape((-1, 2))
(cx, cy), (w, h), angle = cv2.minAreaRect(points)
# using the new OpenCV Rotated BBox definition since 4.5.1
# if angle < 0, opencv is older than 4.5.1, angle is in [-90, 0)
if angle < 0:
    angle += 90
    w, h = h, w

# convert angle to [0, 90)
if angle == -0.0:
    angle = 0.0
if angle == 90.0:
    angle = 0.0
    w, h = h, w

angle = angle / 180 * np.pi
return [cx, cy, w, h, angle]`

其中 (cx, cy), (w, h), angle = cv2.minAreaRect(points) 函数传入的是一个轮廓polygon，返回的是一个轮廓的最小外接矩形（roate rect）。那么points参数应该是一个轮廓就行，没有四个点限制，是不是那块有限制必须的4点？谢谢！

zgsxwsdxg commented 1 year ago

@zgsxwsdxg

不支持4个点以上的polygon标注

详见Poly2Rbox的预处理函数简单的问题可以尝试自行解决

有个训练中报错的问题请教你，我训练自己的数据不开--eval选项可以正常训完，模型可以正常预测。开了--eval 想挑选最好的模型，训练在一个epoch后报错，帮忙看看，报错如下： `loading annotations into memory... Done (t=0.11s) creating index... index created! W1215 16:19:22.622738 554162 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.2, Runtime API Version: 11.2 W1215 16:19:22.629261 554162 gpu_resources.cc:91] device: 0, cuDNN Version: 8.1. [12/15 16:19:24] ppdet.utils.checkpoint INFO: Finish loading model weights: /home/developer/.cache/paddle/weights/CSPResNetb_s_pretrained.pdparams [12/15 16:19:26] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 0/188] learning_rate: 0.000000 loss: 7.044613 loss_cls: 5.257792 loss_iou: 0.534507 loss_dfl: 9.011045 eta: 3:45:27 batch_cost: 1.9987 data_cost: 0.0004 ips: 2.0013 images/s [12/15 16:19:41] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [ 50/188] learning_rate: 0.000200 loss: 3.195375 loss_cls: 1.462456 loss_iou: 0.514252 loss_dfl: 8.853580 eta: 0:31:16 batch_cost: 0.2449 data_cost: 0.0002 ips: 16.3309 images/s [12/15 16:19:56] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [100/188] learning_rate: 0.000400 loss: 2.780653 loss_cls: 1.465402 loss_iou: 0.374744 loss_dfl: 7.299526 eta: 0:29:24 batch_cost: 0.2495 data_cost: 0.0002 ips: 16.0305 images/s [12/15 16:20:12] ppdet.engine INFO: Epoch: [0] [150/188] learning_rate: 0.000600 loss: 2.631783 loss_cls: 1.407633 loss_iou: 0.362150 loss_dfl: 5.920934 eta: 0:28:33 batch_cost: 0.2473 data_cost: 0.0002 ips: 16.1748 images/s [12/15 16:20:24] ppdet.utils.checkpoint INFO: Save checkpoint: output/ppyoloe_r_crn_s_3x_ucas_aod loading annotations into memory... Done (t=0.02s) creating index... index created! loading annotations into memory... Done (t=0.18s) creating index... index created! Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 188, in main() File "tools/train.py", line 184, in main run(FLAGS, cfg) File "tools/train.py", line 132, in run trainer.train(FLAGS.eval) File "/data/duxiaogang/PaddleDetection-dev/ppdet/engine/trainer.py", line 578, in train Exception in thread Thread-3: Traceback (most recent call last): File "/data/duxiaogang/anaconda3/envs/pdet-dev/lib/python3.7/threading.py", line 926, in _bootstrap_inner self.run() File "/data/duxiaogang/anaconda3/envs/pdet-dev/lib/python3.7/threading.py", line 870, in run

File "/data/duxiaogang/anaconda3/envs/pdet-dev/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/worker.py", line 169, in reraise raise self.exc_type(msg) ValueError: DataLoader worker(0) caught ValueError with message: Traceback (most recent call last): File "/data/duxiaogang/anaconda3/envs/pdet-dev/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/worker.py", line 336, in _worker_loop batch = fetcher.fetch(indices) File "/data/duxiaogang/anaconda3/envs/pdet-dev/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/fetcher.py", line 134, in fetch data = self.collate_fn(data) File "/data/duxiaogang/PaddleDetection-dev/ppdet/data/reader.py", line 91, in call batch_data = default_collate_fn(data) File "/data/duxiaogang/PaddleDetection-dev/ppdet/data/utils.py", line 62, in default_collate_fn for key in sample File "/data/duxiaogang/PaddleDetection-dev/ppdet/data/utils.py", line 62, in for key in sample File "/data/duxiaogang/PaddleDetection-dev/ppdet/data/utils.py", line 52, in default_collate_fn batch = np.stack(batch, axis=0) File "<__array_function__ internals>", line 6, in stack File "/data/duxiaogang/anaconda3/envs/pdet-dev/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/shape_base.py", line 426, in stack raise ValueError('all input arrays must have the same shape') ValueError: all input arrays must have the same shape

self._eval_with_loader(self._eval_loader)

File "/data/duxiaogang/PaddleDetection-dev/ppdet/engine/trainer.py", line 598, in _eval_with_loader for step_id, data in enumerate(loader): File "/data/duxiaogang/PaddleDetection-dev/ppdet/data/reader.py", line 209, in next return next(self.loader) File "/data/duxiaogang/anaconda3/envs/pdet-dev/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line 746, in next data = self._reader.read_next_varlist() SystemError: (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception. [Hint: Expected killed != true, but received killed_:1 == true:1.] (at /paddle/paddle/fluid/operators/reader/blocking_queue.h:166)`

是不是yml EvalReader那块配置有问题？我是用的官方的，我需要改什么才能--eval选项，跑起来？期待你的回答如下是：我的yml配置 `worker_num: 4 image_height: &image_height 1024 image_width: &image_width 1024 image_size: &image_size [image_height, image_width]

TrainReader: sample_transforms:

Decode: {}
Poly2Array: {}
RandomRFlip: {}
RandomRRotate: {angle_mode: 'value', angle: [0, 90, 180, -90]}
RandomRRotate: {angle_mode: 'value', angle: [30, 60], rotate_prob: 0.5}
RResize: {target_size: *image_size, keep_ratio: True, interp: 2}
Poly2RBox: {filter_threshold: 2, filter_mode: 'edge', rbox_type: 'oc'} batch_transforms:
NormalizeImage: {mean: [0.485, 0.456, 0.406], std: [0.229, 0.224, 0.225], is_scale: True}
Permute: {}
PadRGT: {}
PadBatch: {pad_to_stride: 32} batch_size: 2 shuffle: true drop_last: true use_shared_memory: true collate_batch: true

EvalReader: sample_transforms:

Decode: {}
Poly2Array: {}
RResize: {target_size: *image_size, keep_ratio: True, interp: 2}
NormalizeImage: {mean: [0.485, 0.456, 0.406], std: [0.229, 0.224, 0.225], is_scale: True}
Permute: {} batch_transforms:
PadBatch: {pad_to_stride: 32} batch_size: 2

TestReader: sample_transforms:

Decode: {}
Resize: {target_size: *image_size, keep_ratio: True, interp: 2}
NormalizeImage: {mean: [0.485, 0.456, 0.406], std: [0.229, 0.224, 0.225], is_scale: True}
Permute: {} batch_transforms:
PadBatch: {pad_to_stride: 32} batch_size: 8 `

wangxinxin08 commented 1 year ago

其他的预处理函数要求必须是4个点的Polygon，详见Poly2Array
EvalReader配置错误，缺少collate_batch: false

zgsxwsdxg commented 1 year ago

其他的预处理函数要求必须是4个点的Polygon，详见Poly2Array

EvalReader配置错误，缺少collate_batch: false

谢谢，明白了

zgsxwsdxg commented 1 year ago

其他的预处理函数要求必须是4个点的Polygon，详见Poly2Array

EvalReader配置错误，缺少collate_batch: false

你好，请教下，如何在开启--eval选项时，将评估的iou设置为0.75？就是打印的这个信息 [12/27 16:05:11] ppdet.metrics.metrics INFO: mAP(0.50, 11point) = 86.82%中0.5如何配置为0.75，在那个地方配置？谢谢！期待老师的答复！

zgsxwsdxg commented 1 year ago

其他的预处理函数要求必须是4个点的Polygon，详见Poly2Array

EvalReader配置错误，缺少collate_batch: false

还有一个问题 ppyoloer 中的配置 LearningRate: base_lr: 0.008 # 由于总的batch_size不变，不需要修改学习率 schedulers:

!CosineDecay max_epochs: 44
!LinearWarmup start_factor: 0. epochs: 5 # 由于数据集数据较少，我们将warmup设置成5个epoch，而不使用1000个iter

这个epochs一般怎么设置？有没有经验公式？原始dota数据设置的steps参数，现在是epochs？

PaddlePaddle / PaddleDetection

PaddleDetection中大部分都是通用目标检测算法，是否会考虑增加最新旋转目标检测的算法，目前看只有s2a? #7210

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