CAANLP comments

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                                            CAANLP

train_seg.py question. [rank3]: RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [80, 512] at entry 0 and [1, 512] at entry 47

> 您应该在代码库中的几个地方查找硬编码的 nc=80 你好，我也有一个问题想请教您，在我使用自己的数据集（10类别）使用train_seg.py进行训练时，出现了，和RuntimeError: shape '[42, 74, -1]' is invalid for input of size 38707200的报错。如果您能帮到我将万分感谢。

train_seg.py question. [rank3]: RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [80, 512] at entry 0 and [1, 512] at entry 47

> 我想添加我自己的数据集 > > 数据 = dict( train=dict( yolo_data=["Objects365v1-ori.yaml","coco-me.yaml"], ...... 你好，我也有一个问题想请教您，在我使用自己的数据集（10类别）使用train_seg.py进行训练时，出现了，和RuntimeError: shape '[42, 74, -1]' is invalid for input of size 38707200的报错。如果您能帮到我将万分感谢。

YOLOE11-seg微调后的模型报错

> > 是，有些数据集配置你要自己调整 > > 弄好了！太感谢了我之前还一直对这个官方的groundingdata很懵请问你的问题解决了吗？你提到的使用“YOLOSegTrainer”而不是“YOLOEPETrainer”训练器，能具体说一下运行的是哪个.py文件吗？另外你们的数据集是只将yolo_data修改为自己的数据集，grounding_data还是使用官方的mixed_grounding和flickr嘛？感谢

YOLOE11-seg微调后的模型报错

> > > > 是的，有些数据集配置你要自己调整 > > > > > > > > > 弄好了！太感谢我之前一直对这个官方的接地数据很茫然 > > > > > > 请问你的问题解决了吗？你提到的使用“YOLOSegTrainer”而不是“YOLOEPETrainer”训练器，能具体说一下运行的是哪个.py文件吗？其他的数据集只是将yolo_data修改为自己的数据集，grounding_data还是使用官方的mixed_grounding和flickr呢？谢谢 > > 我后面训练用的是train_seg.py这个文件，因没有考虑到用这个检测查询这个功能，就只框保留了文本查询这个功能。但是这样训练的结果也是最后模型也是裸露到只剩下数据集的检测能力了。grounding_data我心脏病就没有用了，就类似这个结构：# 数据配置 data = dict( train=dict(...