训练自己的数据集有问题，因为数据集比较特殊

[tbw19970424]

Before Asking

• [X] I have read the README carefully. 我已经仔细阅读了README上的操作指引。

• [X] I want to train my custom dataset, and I have read the tutorials for training your custom data carefully and organize my dataset correctly; (FYI: We recommand you to apply the config files of xx_finetune.py.) 我想训练自定义数据集，我已经仔细阅读了训练自定义数据的教程，以及按照正确的目录结构存放数据集。（FYI: 我们推荐使用xx_finetune.py等配置文件训练自定义数据集。）

• [X] I have pulled the latest code of main branch to run again and the problem still existed. 我已经拉取了主分支上最新的代码，重新运行之后，问题仍不能解决。

Search before asking

• [X] I have searched the YOLOv6 issues and found no similar questions.

Question

我的数据集每张图片只有一个框，并且只存在一个类别，因此比较特殊，请问对于它的标注和配置文件应该怎么设置，而且我的数据集比较小，请问有没有什么合适的训练策略吗？比如finetune的时候只训练Head而固定Backbone是可行的吗？我在文档中没有找到相关说明，并且也没有从配置文件中看出如何做这种设置。

Additional

No response

[mtjhl]

您可以参照 https://github.com/meituan/YOLOv6/releases/download/0.1.0/coco2017labels.zip 这个里面的数据格式来组织数据。您说的固定 backbone 和 neck 是可行的，您可以修改一下代码，固定 backbone 和 neck。

[tbw19970424]

我想在CPU上调试一下，但是--device参数设置成cpu依然在amp scaler处提示我在使用CUDA，请问这是为什么呢？

[roxroxroxrox]

我想在CPU上调试一下，但是--device参数设置成cpu依然在amp scaler处提示我在使用CUDA，请问这是为什么呢？ 对自己要好一点，GPU要搞一块。必先利其器的道理。