about FCBL

[QiqLiang]

你好，请问FCBL的forward函数中，传入的cls_score和label分别应该是多少维的呢？因为想用在yolov6这种anchor-free的一阶段模型中，我的cls_score维度是(B,A,C)的，B为批大小，A为框数，C为类别数，label维度则是(B,A)，请问需要怎么修改FCBL类呢？

[Tianhao-Qi]

本仓库代码中FCBL传入的cls_score是(B,C)维的，这里面C是指前景类+背景类，label是(B)维的，如果您想用到yolov6，就把框数A维度reshape到批量大小B维度就行了，即cls_score->(BA,C)，label->(BA)

[QiqLiang]

所以如果我是coco80类数据集的话，num_classes参数应该设置为81吗？

[Tianhao-Qi]

就写前景类别数，因为FCBL里面会自动+1

[QiqLiang]

我的cls_score只包含了前景的80类得分，没有背景的得分，如果我把背景的得分直接都设置为0，会有影响吗？

[Tianhao-Qi]

如果你是先分前背景，然后再用FCBL细分前景类别，在训练充分的时候是不会影响的，但是最好把背景类预测去掉

[QiqLiang]

如果你是先分前背景，然后再用FCBL细分前景类别，在训练充分的时候是不会影响的，但是最好把背景类预测去掉

不好意思，还是不太明白。 我的cls_score只有80类前景的预测得分，打算利用FCBL细分前景，但你的函数输入cls_score维度C要求是前景加背景也就是81类，应该怎么处理我的输入呢？或者应该怎么修改FCBL函数呢？

[ButoneDream]

FCBL 是否就是loss_cls : type == BCE ?

[Tianhao-Qi]

FCBL 是否就是loss_cls : type == BCE ?

对，就是在BCE的基础上修改得到的

[Tianhao-Qi]

如果你是先分前背景，然后再用FCBL细分前景类别，在训练充分的时候是不会影响的，但是最好把背景类预测去掉

不好意思，还是不太明白。 我的cls_score只有80类前景的预测得分，打算利用FCBL细分前景，但你的函数输入cls_score维度C要求是前景加背景也就是81类，应该怎么处理我的输入呢？或者应该怎么修改FCBL函数呢？

那需要重写一下FCBL函数，把函数中间专门针对背景类处理的相关逻辑都去掉，只对前景进行类别校正就可以，具体的代码你可以自己实现出来贴在这里，我在空闲时可以帮你检查一下

[QiqLiang]

你好，重写FCBL这块还是不太明白应该怎么重写，总是报错，不知道您方不方便写一写呢？谢谢！

[Tianhao-Qi]

你好，重写FCBL这块还是不太明白应该怎么重写，总是报错，不知道您方不方便写一写呢？谢谢！

不好意思，之前在忙cvpr投稿的事情，麻烦你分享一下自己的代码，我看看能不能帮助到你 @QiqLiang

[TonightGo]

你好，请问FCBL的forward函数中，传入的cls_score和label分别应该是多少维的呢？因为想用在yolov6这种anchor-free的一阶段模型中，我的cls_score维度是(B,A,C)的，B为批大小，A为框数，C为类别数，label维度则是(B,A)，请问需要怎么修改FCBL类呢？

你好，请问有没有实现该方法呢？