使用NWPUV2数据集训练和测试
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运行 test.py文件测试时出现错误：
load checkpoint from local path: work_dirs_NW/ETF_r101_fpn_nwpuv2-split1_10shot-fine-tuning/latest.pth
[>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>] 293/293, 21.0 task/s, elapsed: 14s, ETA: 0s
---------------iou_thr: 0.5---------------
Traceback (most recent call last):
File "./tools/detection/test.py", line 226, in
main()
File "./tools/detection/test.py", line 222, in main
print(dataset.evaluate(outputs, **eval_kwargs))
File "/root/autodl-tmp/G-FSDet/mmfewshot/detection/datasets/nwpuv2.py", line 418, in evaluate
use_legacy_coordinate=True)
File "/root/autodl-tmp/G-FSDet/mmfewshot/detection/core/evaluation/mean_ap.py", line 153, in eval_map
mean_ap, eval_results, classes, area_ranges, logger=logger)
File "/root/miniconda3/envs/G-Fsdet/lib/python3.7/site-packages/mmdet/core/evaluation/mean_ap.py", line 502, in print_map_summary
label_names[j], num_gts[i, j], results[j]['num_dets'],
IndexError: tuple index out of range
想问一下为什么会这样呢？
这有挺多情况的：有可能你基类训练后的模型没有进行转头操作（就是step2: reshape the bbox head of base model for few shot fine-tuning），然后第三步记得把cfg里面的模型路径改成转好头的模型
求助各位大佬！！！，我跑NWPUv2数据集的BaseTraning，mAP只有20多。
配置文件是DIOR的配置文件改过来的，尝试过调整BS和学习率，目前依然是20多的精度水平。这是什么情况，有大佬了解吗？
求助各位大佬！！！，我跑NWPUv2数据集的BaseTraning，mAP只有20多。 配置文件是DIOR的配置文件改过来的，尝试过调整BS和学习率，目前依然是20多的精度水平。这是什么情况，有大佬了解吗？
不会啊，我训练出来90.66%，你对比一下我的cfg文件呢：
求助各位大佬！！！，我跑NWPUv2数据集的BaseTraning，mAP只有20多。 配置文件是DIOR的配置文件改过来的，尝试过调整BS和学习率，目前依然是20多的精度水平。这是什么情况，有大佬了解吗？
不会啊，我训练出来90.66%，你对比一下我的cfg文件呢：
感谢大佬光速回复！！！
我检查了配置文件，没有问题。
我发现问题是在读取数据的时候，没有把7个基类的训练数据都读取到。
但是使用的nwpuv2数据集，和mmfewshot/detection/datasets/nwpuv2.py我都没有修改过，这会是什么问题呢？
求助各位大佬！！！，我跑NWPUv2数据集的BaseTraning，mAP只有20多。 配置文件是DIOR的配置文件改过来的，尝试过调整BS和学习率，目前依然是20多的精度水平。这是什么情况，有大佬了解吗？
不会啊，我训练出来90.66%，你对比一下我的cfg文件呢：
感谢大佬光速回复！！！
我检查了配置文件，没有问题。
我发现问题是在读取数据的时候，没有把7个基类的训练数据都读取到。
但是使用的nwpuv2数据集，和mmfewshot/detection/datasets/nwpuv2.py我都没有修改过，这会是什么问题呢？
我感觉你数据集好像有点问题，
这个显示的确是不全的，但不影响结果。但是你的每一类的数量不对，感觉是数据集的问题。你使用的是这个吗？https://drive.google.com/file/d/1ufoSMK_J0cHth-Or5bEmbAIaH8SxzsXo/view?usp=sharing
数据集不知道什么时间损坏了（愚蠢的我 -_-。 ），感谢大佬！！！
大佬们，请问我训练dior数据集的时候没有出现这种现象，但是训练nwpuv2的base training为什么会出现这种现象呢？能帮忙给我看一下吗
大佬们，请问我训练dior数据集的时候没有出现这种现象，但是训练nwpuv2的base training为什么会出现这种现象呢？能帮忙给我看一下吗
感觉像是训练类多了，可以核对一下这两个文件configs/detection/ETF/nwpuv2/split1/tfa_r101_fpn_nwpuv2_split1_base-training.py和mmfewshot/detection/datasets/nwpuv2.py
但是我看起来好像跟您这个是一样的
但是我看起来好像跟您这个是一样的
基类训练的时候 最后的头是7个，是通过initialize_bbox_head.py，变成10个的
太感谢您了！是不是在微调的时候，initialize_bbox_head.py，中，参数VOC_TAR_SIZE = 20在根据数据集进行类别改变就可以了？
太感谢您了！是不是在微调的时候，initialize_bbox_head.py，中，参数VOC_TAR_SIZE = 20在根据数据集进行类别改变就可以了？
是的，TAR_SIZE代表总数量，所以如果要微调nwpuv2的话，需要在这个py文件修改一下