hdatahit

from models.yolo import Detect, SPPF, Concat, C3, Conv for m in model.model.modules(): if isinstance(m, Detect) or isinstance(m, Conv): ignored_layers.append(m) 经过尝试后发现如果将Conv结构进行剪枝后推理就无结果，如何控制剪枝的过程？

使用co_dino_5scale_swin_large_3x_coco配置训练不收敛

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用7000多张的数据训练这个模型可以收敛，但换了十万多的不同类别的数据训练12个epoch后推理结果都为空，loss一直在80左右，下面是配置文件，4张3090的卡，想问下是哪里的问题。 > dataset_type = 'CocoDataset' data_root = '/mnt/disk3/Co-DETR/dataset/wxcl/' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True) train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True), dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5), dict( type='AutoAugment', policies=[[{ 'type':...