SEUvictor

@chenweifu2008 没呢，不想管这个了。最近在看CenterNet，然后打算看CenterTrack。

> 非常感谢您的详细解答！

你好，我也遇到过这种问题，目标刚进入检测范围内时，框就很大。不知道为什么... 另外小白想问个问题，希望能得到解答，谢谢~ 就是bytetrack跟踪器有训练参数吗？官方提供的模型权重文件是不是就是再次训练yolox得到的权重呢？如果将bytetrack移植到yolov7的话，是不是只需要把yolov7在自己的数据集上再训练一下，然后在检测结果的基础上简单拼接上bytetrack就可以了呢？

> @YuNaruto I have solved the problem by proposing the `NSA Kalman Filter` method. You can refer to the [paper of GIAOTracker](https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021W/VisDrone/papers/Du_GIAOTracker_A_Comprehensive_Framework_for_MCMOT_With_Global_Information_and_ICCVW_2021_paper.pdf) for more details and refer to the [codes...

> > > @YuNaruto I have solved the problem by proposing the `NSA Kalman Filter` method. You can refer to the [paper of GIAOTracker](https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021W/VisDrone/papers/Du_GIAOTracker_A_Comprehensive_Framework_for_MCMOT_With_Global_Information_and_ICCVW_2021_paper.pdf) for more details and refer to...

我把训练命令中的`run`改为`launch`发现多卡可以跑了，但这又是为什么呢？为什么`run`不行？ 然后我又有个新的疑问。 因为训练自己数据集的类别只有 5 类，所以对载入的预训练权重做了改动，没有改网络结构，全连接层依然是 1000 个节点，我的改动如下：载入预训练权重后对几个全连接层单独进行改写，然后载入cuda避免这部分网络在cpu中（感觉就是这部分引发了后面的错误）：  但是这种方式在多卡训练时会报错，报错如下：  按照报错信息做了如下修改：  重新运行后，训练了 1 个epoch后有报了下面的错误：  然后换了一种加载预训练权重的方式，如下：修改网络结构里的类别为5，并在载入ckpt后，将全连接层的参数删除：  这种方法好像可行，目前没报错。 请问能解答一下吗？非常感谢！