lx-cly

可以了。不过在docker里面最好指定路径（多个python版本），python -m pip install jittor --upgrade --target=/usr/local/lib/pythonxxx/site-packages/

想问一下，在/python/jdet/data/dota.py里面DOTADataset类中第109，110行 dets = np.concatenate(dets) ； gts = np.concatenate(gts) 。 前面定义dets，gts都是list类型。没问题吗？

好的。还有一个问题，我先用了python preprocess.py --config-file dota_preprocess_config.py 对DOTA做裁剪等预处理，然后再做训练的时候，len(self.train_dataset)=0。 

数据集处理后成这样的。  

原始数据集是DOTA1.5

好的，我先试一试

我参考了https://github.com/Jittor/JDet/blob/master/docs/dota.md 和 $JDet_PATH$/configs/retinanet_r50v1d_fpn_dota1_5.py，修改了s2anet_r50_fpn_1x_dota.py，成功训练了。不过测试的结果最后一个类别的AP却是0，网络配置的输出头的num_classes修改了的。

我把测试出来的结果，在原图把预测框可视化出来了，发现最后一个类别确实比其他类别训练得差，框选的目标基本都是错的。如果说是训练不够的画，可有些类别的AP都达到90%了。

[s2anet_r50_fpn_1x_dota.zip](https://github.com/Jittor/JDet/files/7011721/s2anet_r50_fpn_1x_dota.zip)

好的。代码和训练的权重文件在链接：https://pan.baidu.com/s/1l-GklzsAFoharBQ0ej8UGA 提取码：6zv0 谢谢了。