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imgsz_min, imgsz_max, imgsz_test = opt.img_size # img sizes (min, max, test) gs = 64 assert math.fmod(imgsz_min, gs) == 0, '--img-size %g must be a %g-multiple' % (imgsz_min, gs) 你好,今天下午运行你最新版的程序时,我的img_size为608,所以我的imgsz_min也是608,因此出错了,所以不是很理解为何要有这个assert语句,grid size我理解应该是三个yololayer输出的feature map的尺寸,为何这里grid size直接设置为64了
这个是新u版yolo的一个更新,我也没有理解具体的原因,可能是multi-scale训练时需要保持各种img_size的输出精度都较高参用的一种策略吧。如果设置成gs=32就可以使用608输入训练了
imgsz_min, imgsz_max, imgsz_test = opt.img_size # img sizes (min, max, test) gs = 64 assert math.fmod(imgsz_min, gs) == 0, '--img-size %g must be a %g-multiple' % (imgsz_min, gs) 你好,今天下午运行你最新版的程序时,我的img_size为608,所以我的imgsz_min也是608,因此出错了,所以不是很理解为何要有这个assert语句,grid size我理解应该是三个yololayer输出的feature map的尺寸,为何这里grid size直接设置为64了