无坐标弱监督训练之后推理过程会出现提前出现eos（97），或者输出全为0的情况？

[lddniupi]

请问如何解决上述情况

[shannanyinxiang]

这种情况我之前没有遇到，请问您那边修改了哪些代码，如何训练的呢？

[lddniupi]

按您给的方法将dataset/collate_fn.py中43行的pt_label = torch.cat([center_pts, recog_label], dim=-1)修改为pt_label = recog_label。使用提供的预训练模型，其他未作改，在使用icdar13数据集训练后，出现大量图片输出为[1097]，一些图片输出为[0]

[shannanyinxiang]

模型的后处理部分有修改吗，例如model/transformer.py的71行到79行，这里针对单点坐标的情况，对不同时间步能输出什么类别做了限制。

[lddniupi]

请问如何修改，但一些图片代码在未修改的情况下可以读取一部分字符，输出结果是【0，0，字符，1096，1096.......，1097】，大部分的图片在71行之上输出out数组最大max值是1097位

[shannanyinxiang]

model/transformer.py的71到79行修改为：

out[:, :self.num_bins] = 0
if i % 25 == 0:
    out[:, self.eos_index+1:] = 0
else:
    out[:, self.eos_index:] = 0

[yangxcccscsa]

请问如何解决上述情况

您好，我是一名做文字检测识别的研究生，我可以加您微信问您一些问题吗？我的微信号：ZY18220759108