MadMrFox

你cls_test.txt和cls_train.txt第一次生成里面是空的，重新生成一次就可以了。

测试时将训练参数设置不做任何增强和裁剪就可以稳定输出了，唯一的问题是，训练时进行了增强数据，测试时不做处理的结果会差很多。 以resnet50.py为例 原本的 train_pipeline = [ dict(type='LoadImageFromFile'), dict( type='RandAugment', policies=policies, num_policies=2, magnitude_level=12), dict( type='RandomResizedCrop', size=224, efficientnet_style=True, interpolation='bicubic', backend='pillow'), dict(type='RandomFlip', flip_prob=0.5, direction='horizontal'), dict(type='ColorJitter', brightness=0.4, contrast=0.4, saturation=0.4), dict(type='Lighting', **img_lighting_cfg), dict( type='Normalize', mean=[123.675,...