acm5656
while detections[0,i,j,0] >= 0.5: IndexError: index 200 is out of bounds for dimension 2 with size 200
Traceback (most recent call last):
File "F:/use_pytorch_SSD_data/ssd_pytorch-master_simple/ssd_pytorch-master/Test.py", line 59, in
这个显示数组越界了，应该是detect = Detect(config.class_num, 0, 200, 0.5, 0.65)这句话最后两个参数修改的原因，因为没有你的具体数据，没法debug判断，应该是0.5这个设置的比较小就不会报错，可以尝试修改为0.01测试一下。
这个显示数组越界了，应该是detect =检测（config.class_num，0,200,0.5,0.65）这句话最后两个参数修改的原因，因为没有你的具体数据，没法调试判断，应该是0.5这个设置的比较小就不会报错，可以尝试修改为0.01测试一下。
改小了是能够通过的。但是为什么我的目标物没有标注出来，反倒是其他部分标注了一大片。我用的自己做的VOC数据集，1712 864，还有其他的尺寸大小，总之尺寸大于300 300，是由于尺寸太多造成的问题吗？
应该不是，voc好多也是大于300 300的，首先看看那还是不是训练拟合了，然后就是看下是不是数据的特征分布是否和imagenet分布较为接近。
是不是没有运行test.py结果都不一样？为什么我每次执行test.py显示的标准框都不一样。每次都不一样？有时候标注好几个无关的物体，有时候又不显示标注框
训练好了，结果都一样啊····，你训练好了，然后训练好的模型保存到对应的位置了吗？
模型是没训练完的，每1000个保存一次的模型，我拿出来，试了一下。 大佬加个QQ私聊吧，QQ：840863695
训练好了，结果都一样啊····，你训练好了，然后训练好的模型保存到对应的位置了吗？
每1000次，保存一次的模型，也不应该会变 啊，为什么每次运行，标准框都不一样呢