WeiTechGamer
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@wondervictor 我仍未解决该问题，修改的代码为 dict( type='YOLOv5RandomAffine', max_rotate_degree=0.0, max_shear_degree=0.0, max_aspect_ratio=100., scaling_ratio_range=(1 - _base_.affine_scale, 1 + _base_.affine_scale), # img_scale is (width, height) border=(-_base_.img_scale[0] // 2, -_base_.img_scale[1] // 2), border_val=(114, 114, 114), # min_area_ratio=_base_.min_area_ratio, #...
03/13 00:49:02 - mmengine - INFO - Epoch(train) [17][50/70] base_lr: 2.0000e-04 lr: 1.6287e-04 eta: 1:13:09 time: 0.9742 data_time: 0.0516 memory: 10772 grad_norm: 0.0043 loss: 0.0000 loss_cls: 0.0000 loss_bbox: 0.0000 loss_dfl:...
@CaffeineLiqueur 对对对 模型出不来任何东西，是不是哪里配置的不对？建议作者搞个详细的说明出来 @
使用pre-trained model跑自己的数据集可以检测到目标 @wondervictor
我的数据是coco2014格式的，然后自己写了个脚本转成2017的，标注没问题，训了yolox可以得到不错的结果，其他的设置都没改 @wondervictor
_base_ = ( '../../third_party/mmyolo/configs/yolov8/' 'yolov8_l_syncbn_fast_8xb16-500e_coco.py') custom_imports = dict( imports=['yolo_world'], allow_failed_imports=False) # hyper-parameters num_classes = 80 num_training_classes = 80 max_epochs = 80 # Maximum training epochs close_mosaic_epochs = 10 save_epoch_intervals =...
coco_val_dataset = dict( _delete_=True, type='MultiModalDataset', dataset=dict( type='YOLOv5CocoDataset', data_root='data/coco', ann_file='annotations/instances_val2017.json', data_prefix=dict(img='val2017/'), filter_cfg=dict(filter_empty_gt=False, min_size=32)), class_text_path='data/texts/coco_class_texts.json', pipeline=test_pipeline) val_dataloader = dict(dataset=coco_val_dataset) test_dataloader = val_dataloader 原配置文件就是这样的，我没改 @KDgggg
各位老兄，这个问题解决了吗 @wondervictor @CaffeineLiqueur @KDgggg @onuralpszr
这个问题还是没有解决，因此打开了一下，详细说一下，coco数据集格式，有五类，  问题是  这两个loss从一开始就是0，loss_bbox: 0.0000 loss_dfl: 0.0000