后处理问题

[WuShaogui]

https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/blob/2b88d5d53bcbfbb70329bc9c007fdf7e76cf90dc/rtdetr_pytorch/src/zoo/rtdetr/rtdetr_postprocessor.py#L53

这里使用是模型直接输出结果，未乘上图片尺寸，paddle版本无论是否use_focal_loss，都是使用还原尺寸的，猜测这里应该也是

[lyuwenyu]

前面已经乘过了

https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/blob/2b88d5d53bcbfbb70329bc9c007fdf7e76cf90dc/rtdetr_pytorch/src/zoo/rtdetr/rtdetr_postprocessor.py#L38

[WuShaogui]

前面乘了后面没用，相当于没乘

[lyuwenyu]

哦 变量名不对 确实是个bug..

https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/pull/319

[YoungsunPan]

不使用use_focal_loss（用celoss），你有训练成功么。

[WuShaogui]

不使用use_focal_loss（用celoss），你有训练成功么。

可以收敛，但是同样位置还是有问题，记得把以下

https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/blob/2b88d5d53bcbfbb70329bc9c007fdf7e76cf90dc/rtdetr_pytorch/src/zoo/rtdetr/rtdetr_postprocessor.py#L48

改为

scores = F.softmax(logits, dim=-1)

不然最后一个类别无法预测，因为结果被截断了，调试结果如下：

[lyuwenyu]

这里你训练数据是多少类别？ @WuShaogui

[WuShaogui]

这里你训练数据是多少类别？ @WuShaogui

训练自己的数据集，就2个类别

[lyuwenyu]

你这个https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR/pull/320 修改之后有跑精度验证没 精度符合预期嘛

[WuShaogui]

你这个#320 修改之后有跑精度验证没 精度符合预期嘛

精度符合预期，但是数据集只有50张，类别只有2个，单图目标少于5个，整体比较小，可能没参考意义