wowangle97
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> 好的。。 我已经解决了，谢谢。。 请问是如何做到的，方便可以分享一下吗？谢谢
In addition, I wonder why I need the folder datasets/coco_13/trainval/, the data preparation stage did not say that I need to create a folder named trainval
> 你好，我也在使用 Coco 格式的数据集，没有遇到你数据集中找不到图的问题。请问你的数据集格式是否错误，如数据集 coco - (annotations/train2017/val2017)？或者 YAML 中没有修改 DATASET：coco，你的权重文件似乎也加载不正确，需要使用 repvit 而不是 sam > > 但我这里报的错误和你的一样，ValueError: **Caught ValueError in DataLoader worker process 0。** > > 还有我后面还有什么关于发行版的问题吗？也许你也遇到过？不知道是不是版本问题，谢谢帮助！ > > [2024-12-11 05:38:30...
@gold123fish I don't have the same problem as you. I'm sorry. In addition, may I ask why I used the wrong weight file? Didn't the author say in the teacher...
> 我注意到我之前已经修改了你提到的 98 行。但仍然显示分布有问题，仍然无法训练。关于权重文件，我以为你已经结束了 Teacher Embeddings 并进入了（第一阶段）Encoder Only Knowledge Distillation，这需要使用 repvit。我犯了一个错误 You should try not to use distributed training, first on a GPU to see if it can run, first...
> 请问现在有解决吗？ 使用 pip install -U openmim mim install mmdet 我是这么解决的，但是紧跟着又报了ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'这个错误，然后再使用 pip uninstall mmcv pip install mmcv==2.0.1 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu117/torch2.0/index.html cuda的版本根据你们自己对应的版本来，希望能帮到你
> > 我也有同样的问题 > > ``` > sam = sam_model_registry["vit_h"](checkpoint=src_path) > torch.save(sam.prompt_encoder.state_dict(),'weights/sam_vit_h_prompt_encoder.pth') > torch.save(sam.mask_decoder.state_dict(),'weights/sam_vit_h_mask_decoder.pth') > ``` I also encountered this problem, may I ask how to use these three lines...
> > > I have the same qustion > > > > > > ``` > > sam = sam_model_registry["vit_h"](checkpoint=src_path) > > torch.save(sam.prompt_encoder.state_dict(),'weights/sam_vit_h_prompt_encoder.pth') > > torch.save(sam.mask_decoder.state_dict(),'weights/sam_vit_h_mask_decoder.pth') > > ``` >...
I have solved this problem. Thank you.