Wang Xinyu

 7. 训练几轮测试一次的结果，与保存的模型文件单独进行测试的结果不一致。解决：train.py的eval里，加了一句“if max(h, w) > long_size:”，但是在eval.py中没有这一句，意思是训练后的test中，图片不进行放大，因此得到的f值较小。把这个if注释掉后f值从60多提高到80多。 ``` # if max(h, w) > long_size: scale = long_size / max(h, w) img = cv2.resize(img, None, fx=scale, fy=scale) ``` 8. pytorch1.1之后，scheduler.step()要放到optimizer.step()之后？改变位置之后没有warning了，效果未知。 9....

10. 调节pse/__init__.py文件中decode的输入值threshold，可以将F值提高很多，我的实验中提高了至少1%。。。。。话说训练了很长时间都难以提高1%了。。。

@GYxiaOH decode的threshold调到0.58，达到79.x，后来手动调低学习率继续训练，到了80.8。用的optimizer是ranger。

@GYxiaOH 嗯，主要是我有看最高结果的需要，这个可以在config里设置个开关

没有，我编译挺顺利的

I did not see the label of the test set on the 2017 MLT official website. How did you test on 2017mlt test? @whai362

@cmdbug 你好，有试过6.0的yolov5吗，我这里转成ncnn之后调用时load_param会crash，load_param_mem返回-1，请问这个可能是因为什么？

搞定了，ncnn重新编译了一遍，之前用的太老了。但是后处理结果还不对劲