关于PPYOLO-R旋转框检测算法

[Hold-on-li]

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请教一下，我拿同一批图像作为训练集和测试集，实际评估验证best_bbox_ap is 1.000，但是实际拿这批图像做推理的时候，发现旋转框基本上都是错误的，请问一下，这是什么情况呢？是否有参数可以调整？

[BluebirdStory]

你说的“实际拿这批图像做推理的时候”，”这批图像“来自你之前说的”我拿同一批图像作为训练集和测试集“这批图像吗？

[Hold-on-li]

你说的“实际拿这批图像做推理的时候”，”这批图像“来自你之前说的”我拿同一批图像作为训练集和测试集“这批图像吗？

是的，拿的是同一批图像，Detetion版本是2.6.0

[BluebirdStory]

我这边重新本地测试不存在这样的问题，你说的“发现旋转框基本上都是错误”具体的表现是什么？可以提供一些示例图片吗？
对了，我推荐你尝试一下PaddleX，内部也集成了PPYOLO-R-L。

[Hold-on-li]

我这边重新本地测试不存在这样的问题，你说的“发现旋转框基本上都是错误”具体的表现是什么？可以提供一些示例图片吗？ 对了，我推荐你尝试一下PaddleX，内部也集成了PPYOLO-R-L。

推理结果如图，实际标注是紧贴二维码边缘的

[BluebirdStory]

应该是不会出现这种情况的，你可以提供一下训练数据吗？

[Hold-on-li]

应该是不会出现这种情况的，你可以提供一下训练数据吗？

数据比较大，会不会跟Paddle的版本有关系？训练图像前几轮发现旋转框倒是趋近于实际位置，但是一旦迭代到指标为1时 大部分的框都会朝着一个方向

[BluebirdStory]

有可能，和PaddlePaddle版本关系不大，可能和PaddleDet版本有关。你的这个问题实在奇怪😂，我建议你用PaddleX试验一下

[Hold-on-li]

有可能，和PaddlePaddle版本关系不大，可能和PaddleDet版本有关。你的这个问题实在奇怪😂，我建议你用PaddleX试验一下

我训练的数据Size宽高有500-2000不等，该模型会对不同Size敏感吗？

[Hold-on-li]

有可能，和PaddlePaddle版本关系不大，可能和PaddleDet版本有关。你的这个问题实在奇怪😂，我建议你用PaddleX试验一下

你好，我尝试了一下PaddleX最新的版本 发现并不支持YOLO-E-R训练

[BluebirdStory]

有可能，和PaddlePaddle版本关系不大，可能和PaddleDet版本有关。你的这个问题实在奇怪😂，我建议你用PaddleX试验一下

我训练的数据Size宽高有500-2000不等，该模型会对不同Size敏感吗？

肯定会，如果你是2000x2000训练，然后在500x500上预测，模型肯定会出问题

[BluebirdStory]

有可能，和PaddlePaddle版本关系不大，可能和PaddleDet版本有关。你的这个问题实在奇怪😂，我建议你用PaddleX试验一下

你好，我尝试了一下PaddleX最新的版本 发现并不支持YOLO-E-R训练

你用的什么命令？

[Hold-on-li]

有可能，和PaddlePaddle版本关系不大，可能和PaddleDet版本有关。你的这个问题实在奇怪😂，我建议你用PaddleX试验一下

你好，我尝试了一下PaddleX最新的版本 发现并不支持YOLO-E-R训练

你用的什么命令？

你好，我是直接输入的python指令，具体是：python main.py -c paddlex/configs/modules/rotated_object_detection/PP-YOLOE-R-L.yaml -o Global.mode=train -o Global.dataset_dir=D:\PX\PaddleX-release-3.0-rc\paddlex\datasets\DMCode\TrainData

[BluebirdStory]

用的PaddleX版本是多少？