search

bubbliiiing / mobilenet-yolov4-pytorch

这是一个mobilenet-yolov4的库，把yolov4主干网络修改成了mobilenet，修改了Panet的卷积组成，使参数量大幅度缩小。
MIT License
369 stars 104 forks source link

训练问题 #24

Open PJPomPom opened 2 years ago

PJPomPom commented 2 years ago

image 大佬，我用你给的densenet权重训练出现了这个问题，这是为什么呢

bubbliiiing commented 2 years ago

这不是densenet的问题，是你classes设置的问题

PJPomPom commented 2 years ago

大佬，我是检测的单一的类就是车，我都设置好了，还是不行

PJPomPom commented 2 years ago

这不是densenet的问题，是你classes设置的问题

问题结局了大佬，我的类别直接在你那个类别文件改的

licute1 commented 2 years ago

我也有相同的问题 请问是怎么解决的？

这不是densenet的问题,是你班设置的问题

问题结局了大佬,我的类别直接在你那个类别文件改的

licute1 commented 2 years ago

image 我也是差不多这个问题，大佬，需要怎么解决？

PJPomPom commented 2 years ago

image 我也是差不多这个问题，大佬，需要怎么解决？

就是在voc.cls.txt文件夹里改成你自己的类别，然后就没问题了

licute1 commented 2 years ago

image 是一样的，还是有此问题

bubbliiiing commented 2 years ago

你生成2007_train.txt的时候需要修改txt。然后重新生成，序号才对！

licute1 commented 2 years ago

大佬，什么意思 没太懂

develop-productivity commented 2 years ago

image 大佬，我用你给的densenet权重训练出现了这个问题，这是为什么呢

请问是修改_classes.txt里面只保留car这一个类吗？ 我的毕设也是检测车，如果可行的话我就重新训练一次 或者有没有办法在预测和评估的时候只保留一个类

bubbliiiing commented 2 years ago

image 大佬，我用你给的densenet权重训练出现了这个问题，这是为什么呢

请问是修改_classes.txt里面只保留car这一个类吗？ 我的毕设也是检测车，如果可行的话我就重新训练一次 或者有没有办法在预测和评估的时候只保留一个类

这个错误是在训练的时候，classes path设置错误导致读取到的种类错误，导致种类的序号错误，然后训练的时候设置的classes path正确，最后会导致标签的序号大于总类别数量。

如果指向训练一个类，txt里面写一个类就可以。评估保留一个类的话，get_map对应的txt里面只设置一个类就可以（yolo.py的txt还是训练的那个）。