Closed so-bright closed 3 years ago
没用到这个库,注释掉就行。有报错说找不到的把它注释掉,因为这个代码是从我的大框架里拆出来的,可能有的没有删干净。
nal_dynamic_convolution
我刚修改了这个bug
你好,在LOdet里面,运行的时候有这个bug self.head_s = DSC_Head(nC=self.nC, anchors=self.anchors[0], stride=self.strides[0]) TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'fact'
你好,在LOdet里面,运行的时候有这个bug self.head_s = DSC_Head(nC=self.nC, anchors=self.anchors[0], stride=self.strides[0]) TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'fact'
有完整的错误日志吗
Traceback (most recent call last):
File "trainR.py", line 205, in
Traceback (most recent call last): File "trainR.py", line 205, in Trainer(weight_path=opt.weight_path, resume=opt.resume, gpu_id=opt.gpu_id).train() File "trainR.py", line 38, in init net_model = LODet() File "/home/yc/LO-Det-main/modelR/lodet.py", line 21, in init self.head_s = DSC_Head(nC=self.nC, anchors=self.anchors[0], stride=self.strides[0]) TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'fact'
OK我再试一下,我这边运行没有这个错,估计是编译器或环境的问题。 我这边刚更新了一下lodet的仓库,有几个文件名错误的bug我刚改了。
self.head_s = DSC_Head(nC=self.nC, anchors=self.anchors[0], stride=self.strides[0]) TypeError: init() missing 1 required positional argument: 'fact'
又更新了,bug是DSC_Head函数里面有一个self.fact=fact没用到,把这个变量删掉就行了 你再试试看现在的行不行
好 谢谢! backbone的预训练权重您有吗,这有点难找,或者在哪设置不使用预训练权重
好 谢谢! backbone的预训练权重您有吗,这有点难找,或者在哪设置不使用预训练权重
NPMMR的预训练权重和我论文里训练完的权重都在网盘里了,readme有链接。LODet的预训练权重在weight文件夹下,有mobilenet2\shufflenet2\ghostnet等好几种,我论文里训练好的权重我现在就转换上传(可能要稍后几个小时),最近事儿多没顾上这个。 不要预训练权重就把train里面这个改为None就行 parser.add_argument('--weight_path', type=str, default='weight/darknet53_448.weights', help='weight file path') #不要预训练就改为default=None
lodet还是有点bug
Traceback (most recent call last):
File "trainR.py", line 205, in
这个应该是图像增强的部分
这个应该是图像增强的部分
这个是旋转边界框的代码。。。。。OBB的标注的,普通水平框的不能用这个,用旧版那个NPMMR里面那个
这个应该是图像增强的部分
这个是旋转边界框的代码。。。。。OBB的标注的,普通水平框的不能用这个,用旧版那个NPMMR里面那个
更新了一下,head增加了一个dsc_head_hbb.py文件,这个是HBB的head,模型换成这个。然后数据增强改用dataload文件夹而不是dataloadR文件夹就行了,其他HBB的函数到NPMMR仓库找就行
谢谢!
from ..layers.directional_dynamic_convolution import *
目录下没有directional_dynamic_convolution文件