bubbliiiing / detr-pytorch

这是一个DETR-pytorch的仓库，可以训练自己的数据集

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detr-pytorch's Issues

模型未进行梯度更新

b导，我在运行你的代码训练自己的数据集100个epoch后，发现map异常低。在比较第100个epoch和第50个epoch时发现里面的weight都是一样的，并未更新模型的weight（其他epoch都是这样），不知道该问题如何解决。
训练数据集为COCO数据集，数据格式类型并没有问题。

数组维度问题报错

你好！训练阶段出现异常：

可以用coco格式的数据集运行吗

【问题--Heatmap可视化】B导，请问如何自己手动将注意力热图可视化模块添加DETR模型的预测文件（predict.py）

毕导您好，
我在参考以往您YOLO系列，其中的注意力热图可视化模块(mode="heatmap")并向DETR模型中手动加入heatmap模块时，遇到如下问题：

请问，我应该如何将 output的shape 由 [batch_size, 100, num_classes + 1]，[batch_size, 100, 4] 转为为YOLO系列（如yolov4-tiny）中的 [b, c, h, w]，如下图所示。

导 请问训练的时候 进行验证提示未检测到目标 咋解决啊？

进行验证时提示未检测到目标 然后 验证模型 map P R 都全为0 首先数据集肯定没问题 在您的其它代码 YOLOx Faster-RCNN等代码中 都能正常进行训练 都有效果 感谢

导，请教一下模型训模型不收敛问题！

导你好，想请教一下为什么detr的这个工程不加载与训练模型的话，训练基本不收敛，我尝试了不同的学习策略，但是基本没用，想问一下导有试过不加载预训练模型训练吗？

提交一个bug

class LossHistory():
def init(self, log_dir, model, input_shape):
self.log_dir = log_dir
self.losses = []
self.val_loss = []

    os.makedirs(self.log_dir)
    self.writer     = SummaryWriter(self.log_dir)
    try:
        dummy_input     = torch.randn(2, 3, input_shape[0], input_shape[1])
        self.writer.add_graph(model, dummy_input)
    except:
        pass   这部分代码虽然加载了模型到tensorboard 但是不能正确显示

想问下导，针对detr的话，喂入网络的图像size应该是设置多少比较合适呢，代码里给的是800*800，针对detr设置的size大小有没有明确要求呢，比如16的倍数，我目前手头的数据原尺寸是1920*1080，能否给些resize大小的建议，谢谢

运行报错

b导，我在跑您的detr代码时，训练10个epoch没问题，但是在每十个epoch计算一次mAP的时候报错：
File "/opt/data/private/detr/utils/utils_bbox.py", line 31, in forward
boxes = boxes * scale_fct[:, None, :]
RuntimeError: expected device cuda:0 and dtype Float but got device cuda:0 and dtype Long
这是怎么回事呢？

RuntimeError

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for DETR:
size mismatch for class_embed.weight: copying a param with shape torch.Size([6, 256]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([92, 256]).
size mismatch for class_embed.bias: copying a param with shape torch.Size([6]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([92]).

哥，能出一个MobileVIT目标检测的嘛？😍😍

AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'tensors'，您好，运行过程中此处报错，请问是什么原因呢？谢谢

D:\Python37\lib\site-packages\torchvision\models_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=None.
warnings.warn(msg)
Traceback (most recent call last):
File "d:/DETR/detr/Argument_test.py", line 14, in
ys = model(x)
File "D:\Python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl
return forward_call(*input, **kwargs)
File "d:\DETR\detr\nets\backbone.py", line 173, in forward
xs = self0
File "D:\Python37\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl
return forward_call(*input, **kwargs)
File "d:\DETR\detr\nets\backbone.py", line 141, in forward
xs = self.body(tensor_list.tensors)
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'tensors'

预测框只会在x方向上精度差

导，我看不只有我，好多人反应预测结果有偏移，而且是一个方向，我是只在X方向上有偏移，随图片大小偏移程度不一，Y方向上精度不错，检查推理部分代码也没看出毛病来啊

NestedTensor的含义

您好，这个Detr中的NestedTensor非常令人费解，目前我这里碰到了一个问题，我这里把backbone替换掉了，但是由于backbone输出的特征是个Tensor，所以后续无法参与运算，想问下这个如何解决？

VOC2007数据集上Total Loss和Val Loss不下降

VOC2007数据集上跑了50多个epoch，Total Loss和Val Loss数值一直保持在4点多不下降

有很多个预测框

导儿~我用你的DETR代码训练，预测结果产生同一个目标出现很多个预测框，需要如何解决呀？这个是端到端的，不用nms，照道理应该不会这样吧

loss很快降为零，但是map一直为零

训练自己的数据的时候loss很快就降到零了，map始终为零，求指教

训练VOC数据集中的4个类，报错

B导过年好，我抽取了VOC数据集中的4个类，用这个数据集训练过其他检测器都没有问题，但您DETR报了这个错，请问是什么问题呀

训练到第10个epoch时出错！

在训练到第10个epoch时，进行mAP评估出现上述问题。

训练map异常过低问题

Hi 大神， 在使用你这个版本的训练自己的数据集，发现map一直都很低。 同样的数据集在使用论文原版代码训练的时候map是正常的。