[General Issue] 使用PPYOLOE_R 模型预测Crash

[czfree]

使用PPYOLOE_R初始化了一个model model = pdrs.tasks.det.PPYOLOE_R( backbone="CSPResNet_m", num_classes=133, nms_score_threshold=0.1, nms_topk=2000, nms_keep_topk=-1, nms_normalized=False, nms_iou_threshold=0.1)

使用这个model进行predict时，发生crash result = model.predict(test_imgs,transforms = T.Compose(test_transforms))

crash发生在object_detector.postprocess方法中： dt = bboxes[k] k = k + 1 num_id, score, xmin, ymin, xmax, ymax = dt.tolist() dt是个10元组，但是这里只使用了6个变量去接收。

PPYOLOE_R 的旋转框需要4个坐标（8元组来描述），而一般的目标检测，只需要4元组就能描述。

然后看了下文档：

这里对目标检测结果的返回中，只有bbox（4元组）来描述框，没法描述PPYOLOE_R的旋转框。

想问一下，这里是没适配PPYOLOE_R的输出，还是应该调用其他的方式来predict？

[Bobholamovic]

你好，我检查发现是PaddleRS还没有适配旋转框检测模型的predict功能。我们会在近期对这一功能进行开发，感谢你的反馈！

[Bobholamovic]

你好，我们已经在develop分支修复这个问题，请拉取最新commits尝试~