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数据集里面是不是不能包含没有目标的图片?
可以包含,即有image没label文件,但train.txt要指定所有image的路径,你上面的错误很可能是train.txt为空
train.txt为空,怎么会跑完一轮呢 我里面image存在,但label为空的情况,即背景图片,按照pj给的代码生成的
但是想不明白为什么第一轮有数据,第二轮就全部变为0了
嗯,是我没看仔细。但问题还是差不多,你去到test那一步了,测试集读取为空,构建dataset失败, 你看看你的test.txt里面是不是空的,或者图片是否符合以下格式:'.bmp', '.jpg', '.jpeg', '.png', '.tif'
@tanluren 你提到test.txt 我想应该是这个问题了 之前数据少 就全部拿去训练了 用这个项目跑的模型 拿到原版去运行会有精度损失吗
源码的推理计算和u版有点不一样,具体差异未研究。源码训练的weights可以直接在u用,但u转化后的weights在源码跑的置信度偏低,但框是准的。目前解决方法是拿到源码稍微微调一下就正常了
Has your problem been solved? I also encountered a similar problem. I would like to ask you how to solve it
训练自己的数据集,同样的配置在darknet下面可以正常训练,但使用本项目跑完一轮就报错 Corrupt JPEG data: 2 extraneous bytes before marker 0xd9 0/99 8.39G 1.26 1.18 8.95 11.4 0 162 416: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1228/1228 [07:18<00:00, 2.80it/s] Traceback (most recent call last): File "train.py", line 527, in
train() # train normally
File "train.py", line 404, in train
save_json=final_epoch and epoch > 0 and 'coco.data' in data)
File "/home/work/deep_learning/yolov3-channel-and-layer-pruning/test.py", line 50, in test
dataset = LoadImagesAndLabels(test_path, img_size, batch_size)
File "/home/work/deep_learning/yolov3-channel-and-layer-pruning/utils/datasets.py", line 270, in init
nb = bi[-1] + 1 # number of batches
IndexError: index -1 is out of bounds for axis 0 with size 0
进入报错位置,打印了n和bi的值,分别为0和[]
请问有人碰到过吗