axhion_ning42

关于使用300W数据集进行训练的问题

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作者您好！首先谢谢您的工作！ 我想问下既然在300W数据集中没有关于6种人脸属性的描述，为什么不在数据准备、训练过程中把这部分去掉呢？

作者您好，谢谢您的工作，我这里有基于300w数据集的PFLD论文复现的问题： 1.300W数据集无六个姿态属性，这里就无法对齐使用这个数据训练，原论文未提到 2.严格按照论文说300w数据增强方法，人脸旋转角度-30°至30°每间隔5°旋转一次，并翻转，随机遮挡百分之20人脸区域（具体如何遮挡没说，我采用的是马赛克和灰色随机遮挡（根据RandomErasing论文）），但是发现训练损失正常下降而验证损失完全不降反而会升高 3.使用与不使用辅助网络（按照准备数据时就计算姿态角度作为标签），基本没有影响 请问关于这些问题有实验过吗，期待您的回复

Code: The kptv_loss of v7-pose, is this right?

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I find that the kptv loss function is called in the code as if it is not logical? And I would like to ask why the pos_weight of BCEloss for...

（bug_fix）24.6.13下载版本中关于多卡训练DDP运行失败，报ModuleNotFoundError的原因及解决办法。

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单卡训练不报错，但是多卡训练报错，如下：  原因为生成DDP训练命令行时指定运行的的py文件为临时文件，临时文件位置不在项目下，无法索引到包，可以在生成py文件的ultralytics/utils/dist.py的类generate_ddp_file中添加指引路径的内容：  或者直接修改ultralytics/utils/dist.py的类generate_ddp_command，使生成的DDP command直接运行开启训练的py文件，修改如下，先在dist.py前面添加（python3.9实测可以，别的python版本请自行确认）： `import re` `from pathlib import Path` 然后将类generate_ddp_command类中的： `file = generate_ddp_file(trainer)` 改为： `file = str(Path(sys.argv[0]).resolve()) safe_pattern = re.compile(r'^[a-zA-Z0-9_. /\\-]{1,128}$') # allowed characters and maximum of...