训练自己的数据集，mAP一直为0
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使用本仓库最新的代码RT-DETR训练自己的数据集，mAP一直为0，相同的数据集使用PP-YOLOE+的mAP能到45.7%，查看历史issue有人也遇到了相同的问题，但不知道最后解决的代码版本是？能否提供一下，谢谢！
我也是 下面分别是我的训练结果 、 数据修改情况 而且我现在仍然没有解决问题
and i wonder 一旦我修改了 RT-DETR/rtdetr_pytorch/src/data/coco /coco_dataset.py 中的mscoco_category2name 我的RT-DETR/rtdetr_pytorch/configs/dataset/coco_detection.yml 中的remap_mscoco_category:应该是true还是false
不是coco数据集的话 设置remap_mscoco_category: False
不是coco数据集的话 设置
remap_mscoco_category: False
我按照COCO格式整理了自己的数据 同时 我将
图片中的代码修改了 应该设置remap_mscoco_category: True吧 不过我现在训练 不全为0 偶尔在前五轮epochAR会是 0.003 0.0012 但训练到10轮之后 还是会让AR和AP都变成0 很奇怪
请问你解决了么 我可以正常训练 但是测试的结果也都是0
请问你解决了么 我可以正常训练 但是测试的结果也都是0
没有解决，换模型了
解决了 看我发起的问题 bro
…---原始邮件---
发件人: ***@***.***>
发送时间: 2024年4月14日(周日) 晚上6:13
收件人: ***@***.***>;
抄送: ***@***.******@***.***>;
主题: Re: [lyuwenyu/RT-DETR] 训练自己的数据集，mAP一直为0 (Issue #228)
请问你解决了么 我可以正常训练 但是测试的结果也都是0
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