poppynull

> 我觉得你可以先用博主自己训练好的VOC模型测试同一张图片，是不是也没有框。如果博主的模型能检测出框，你自己的没有框，说明可能是你训练的模型有问题。如果两个模型都没有框，你可以检查一下用来测试的图片中的目标不在VOC20类之中，或者是因为阈值score_threshold设置的太高了，可以把阈值调低一点 博主voc 77.8那个模型我测试起来没有问题，但是当我用VOC数据集跑train_voc文件的时候，生成的model文件在detect中就没有预测框出现了。。。

> 可以先检查训练过程的loss是否正常下降，如果没有什么问题建议找一张单独的图片debug一下，查看是模型本身输出的score就十分低还是被过滤掉导致后续没有检测框出现。 我自己训练模型的输出是空的，当我执行out = model(img1.unsqueeze_(dim=0))语句时，out打印的值为(tensor([], device='cuda:0', size=(1, 0)), tensor([], device='cuda:0', size=(1, 0), dtype=torch.int64), tensor([], device='cuda:0', size=(1, 0, 4)))，而当我测试voc77.8模型时，这里的输出就是有数值的tensor。 但是当我print(model)的时候二者的结构又是相同的。。。

我也是这个问题，请问你解决了嘛！

> 哪位大佬能解答下吗 我知道了！！这个是代表文字识别的准确率，但是因为代码只涉及了定位的准确率，所以rec的acc一直都是0！！