文档里面的这个检测结果是mAP@50的吗
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有遇到过这种问题吗，检测框向下偏移，应该怎么解决？
@ZeroCodePro Hello, 结果的指标是F1-score，iou>0.7的算作TP，这个是按照当时比赛的评估标准来的，可以参考evaluate.py
检测框偏移的问题更像是模型还没训好，可以观察一下在验证集上的指标是多少
检测框偏移的问题更像是模型还没训好，可以观察一下在验证集上的指标是多少
按用github的配置，用IBEM数据集，8卡3batch，训练27轮的效果，准确率和召回率达不到文档给出的指标，config还需要改什么吗？
这张图是27个epoch里面最好的结果吗？还是最后一个epoch的结果？
确实有不少有关ResNeSt训练不收敛的issue，我预计下周三开始对这份code做一次全面review，看看有哪些细节没有放上来。在此之前你试试把backbone换成resnet，这个效果是正常的
最好的结果是25个epoch，26和27的比25的效果差一些就没继续训练了，换成resnet指标能和文档中的f1接近吗？
期待review......
@ZeroCodePro Hello，ResNeSt不收敛的bug已修复，可以拉取最新的config来训练，除此之外还release了一个训练好的模型，链接在最新的README中
@ZeroCodePro Hello，ResNeSt不收敛的bug已修复，可以拉取最新的config来训练，除此之外还release了一个训练好的模型，链接在最新的README中
谢谢，我试试！
@ZeroCodePro Hello，ResNeSt不收敛的bug已修复，可以拉取最新的config来训练，除此之外还release了一个训练好的模型，链接在最新的README中
谢谢，我试试！
mmdet升级到2.25.*的版本，把Range移植过去，用当前的config可以吗
@ZeroCodePro Hello，ResNeSt不收敛的bug已修复，可以拉取最新的config来训练，除此之外还release了一个训练好的模型，链接在最新的README中
谢谢，我试试！
mmdet升级到2.25.*的版本，把Range移植过去，用当前的config可以吗
这个我不确定，你试试