DBNet.pytorch

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ValueError: too many values to unpack (expected 2)

11545s

ResizeShortSize失效

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请问大家有没有遇到这样的问题，就是ResizeShortSize无论设置成什么，在验证过程中，图像的尺寸都并没有根据这个尺寸来，而是跟原始尺寸相关，比如td500中，验证的尺寸是1296*1728

happy20200

请问程序不运行，也不报错，这种情况有人遇到过吗

happy20200

**作者您好，我对自适应阈值一块比较感兴趣。在实验中发现一个比较有意思的现象，就是我把阈值损失以及binary的损失都删除了，只保留了模型预测的损失，结果模型的整体性能有了很大的提升。我想跟您讨论一下这个现象，以及您当初设计这个模块的想法，期待您的回复 Hello, the author. I'm interested in adaptive threshold. An interesting phenomenon was found in the experiment, that is, I deleted the threshold loss and binary loss, and only retained...

leidahhh

Hi, may I know why the accuracy of recall is very less as compare to precision? Or how can I increase Recall accuracy? Please suggest. Thanks.

aswa123

預訓模型下載

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作者您好, 很感謝你重寫這模型, 我這邊有個問題 我直接在 [MhLiao] Github中下載了 ic15_resnet18 以及 ic15_resnet50 兩個.pth, 可是當我載入它作為predict 的模型時, 遇到 KeyError: 'config' 這錯誤. 請問我要去哪裡可以下載你的ic15已預訓好的模? 謝謝

goseesomething

关于预训练

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作者你好，我想请问如果我想自己跑一个预训练模型出来，请问我该运行哪个yaml文件？又该如何设置配置文件？

P1ng3609

用DBNet做目标检测，训练集上f1、recall很小，测试集上评估指标都为0，请问是怎么回事呢

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 目前跑了60个epoch，显示第45epoch最佳了，请问我还需要跑多点看看吗？

PYxuejiang

data_loader/modules/augment.py中 ``` if self.keep_ratio: # 将图片短边pad到和长边一样 h, w, c = im.shape max_h = max(h, self.size[0]) max_w = max(w, self.size[1]) ``` self.size[0]是w，self.size[1]是h

wb315

我是用印章标注数据训练出来，识别结果如下：  是怎么回事？怎么解决啊

mashiguo