可视化训练损失曲线 about rt-detr HOT 12 CLOSED

看验证集合的评估指标也行

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看验证集合的评估指标也行

您的意思是看训练时输出的loss值什么的嘛

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不不 是看验证集的mAP啊

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不不 是看验证集的mAP啊

谢谢您的回复，但是看验证集的mAP貌似不能判断出是否过拟合呢┭┮﹏┭┮

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关于提的问题：简单的办法是 在train mode下跑一遍测试集去得到loss ( 把数据增强换成eval mode下的)

关于过拟合：是用 测试集的loss 还是用 测试集的mAP 去判断，我更倾向于测试集的mAP更有用

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关于提的问题：在train mode下跑一遍测试集去得到loss ( 把数据增强换成eval mode下的)

关于过拟合：是用 测试集的loss 还是用 测试集的mAP 去判断，我更倾向于测试集的mAP更有用

关于过拟合：
index created!
0%| | 0/1610 [00:00<?, ?it/s]W0802 14:45:45.821064 1818 gpu_resources.cc:275] WARNING: device: . The installed Paddle is compiled with CUDNN 8.2, but CUDNN version in your machine is 8.1, which may cause serious incompatible bug. Please recompile or reinstall Paddle with compatible CUDNN version.
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1610/1610 [01:14<00:00, 21.65it/s]
[08/02 14:47:07] ppdet.metrics.metrics INFO: The bbox result is saved to bbox.json.
[08/02 14:47:07] ppdet.metrics.metrics INFO: The bbox result is saved to output/bbox.json and do not evaluate the mAP.

您好，在推理测试集时它没有输出mAP

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关于提的问题：简单的办法是 在train mode下跑一遍测试集去得到loss ( 把数据增强换成eval mode下的)

关于过拟合：是用 测试集的loss 还是用 测试集的mAP 去判断，我更倾向于测试集的mAP更有用

关于提的问题：您好，“在train mode下跑一遍测试集去得到loss”的train mode`是什么意思呀？抱歉有点难理解，在trainner.py里面存在很多model=train之类的语句，有点理不清楚

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目前这套代码是不支持的，因为现在只支持训练输出loss。。上边的建议是 就是把 训练数据 改成 测试数据 跑一遍

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关于提的问题：在train mode下跑一遍测试集去得到loss ( 把数据增强换成eval mode下的)
关于过拟合：是用 测试集的loss 还是用 测试集的mAP 去判断，我更倾向于测试集的mAP更有用

关于过拟合： index created! 0%| | 0/1610 [00:00<?, ?it/s]W0802 14:45:45.821064 1818 gpu_resources.cc:275] WARNING: device: . The installed Paddle is compiled with CUDNN 8.2, but CUDNN version in your machine is 8.1, which may cause serious incompatible bug. Please recompile or reinstall Paddle with compatible CUDNN version. 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1610/1610 [01:14<00:00, 21.65it/s] [08/02 14:47:07] ppdet.metrics.metrics INFO: The bbox result is saved to bbox.json. [08/02 14:47:07] ppdet.metrics.metrics INFO: The bbox result is saved to output/bbox.json and do not evaluate the mAP.

您好，在推理测试集时它没有输出mAP

用tools/eval.py测一下 bbox.json就行了

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关于提的问题：在train mode下跑一遍测试集去得到loss ( 把数据增强换成eval mode下的)
关于过拟合：是用 测试集的loss 还是用 测试集的mAP 去判断，我更倾向于测试集的mAP更有用

关于过拟合： index created! 0%| | 0/1610 [00:00<?, ?it/s]W0802 14:45:45.821064 1818 gpu_resources.cc:275] WARNING: device: . The installed Paddle is compiled with CUDNN 8.2, but CUDNN version in your machine is 8.1, which may cause serious incompatible bug. Please recompile or reinstall Paddle with compatible CUDNN version. 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1610/1610 [01:14<00:00, 21.65it/s] [08/02 14:47:07] ppdet.metrics.metrics INFO: The bbox result is saved to bbox.json. [08/02 14:47:07] ppdet.metrics.metrics INFO: The bbox result is saved to output/bbox.json and do not evaluate the mAP.
您好，在推理测试集时它没有输出mAP

用tools/eval.py测一下 bbox.json就行了

您好，刚试了试测试这个推理测试集得出的bbox.json，但是却显示了报错
Loading and preparing results...
Traceback (most recent call last):
File "tools/eval.py", line 199, in
main()
File "tools/eval.py", line 195, in main
run(FLAGS, cfg)
File "tools/eval.py", line 130, in run
json_eval_results(
File "/root/RT-DETR/rtdetr_paddle/ppdet/metrics/coco_utils.py", line 186, in json_eval_results
cocoapi_eval(v_json, coco_eval_style[i], anno_file=anno_file)
File "/root/RT-DETR/rtdetr_paddle/ppdet/metrics/coco_utils.py", line 107, in cocoapi_eval
coco_dt = coco_gt.loadRes(jsonfile)
File "/root/miniconda3/envs/paddlepaddle/lib/python3.8/site-packages/pycocotools/coco.py", line 327, in loadRes
assert set(annsImgIds) == (set(annsImgIds) & set(self.getImgIds())),
AssertionError: Results do not correspond to current coco set

我使用的是visdrone数据集，修改某些配置后能跑出还OK 的结果，但是不知道为甚出现数据集不匹配的报错
我执行的语句是：python -u tools/eval.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco.yml --json_eval

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缺少的功能 或者 使用的问题 我建议你在paddledet里问一下 我们这优先只聊算法相关的

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缺少的功能 或者 使用的问题 我建议你在paddledet里问一下 我们这优先只聊算法相关的

好的！谢谢您！

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