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1、作者提供的网盘数据集中JPEGImages要检查所有图片后缀都是jpg,把JGP的改为jpg要不然会在数据转换时运行报错 2、在yolo.py里面
for mi, s in zip(m.m, m.stride): # from b = mi.bias.view(m.na, -1) # conv.bias(255) to (3,85) with torch.no_grad(): # 在原有代码基础上添加这行代码 b[:, 4] += math.log(8 / (640 / s) ** 2) # obj (8 objects per 640 image) # 缩进 b[:, 5:] += math.log(0.6 / (m.nc - 0.99)) if cf is None else torch.log(cf / cf.sum()) # cls # 缩进 mi.bias = torch.nn.Parameter(b.view(-1), requires_grad=True)
3、在output_to_target中进行修改,将以下行:
return np.array(targets)
修改为:return np.array(torch.tensor(targets).cpu())以上代表我个人观点,大佬轻喷哈哈哈哈哈!
牛的,完美预判!
1、作者提供的网盘数据集中JPEGImages要检查所有图片后缀都是jpg,把JGP的改为jpg要不然会在数据转换时运行报错 2、在yolo.py里面
3、在output_to_target中进行修改,将以下行:
return np.array(targets)
修改为:return np.array(torch.tensor(targets).cpu())以上代表我个人观点,大佬轻喷哈哈哈哈哈!