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> Not sure if this would help, but I encountered the same issue and had to rollback to an earlier version of apex: > > ``` > git checkout f3a960f80244cf9e80558ab30f7f7e8cbf03c0a0...

I have the same problem

thanks for your response 发自我的iPhone > 在 2022年2月28日，12:23，Richard Fang ***@***.***> 写道： > >  > Sorry for the late reply. > Yes, the reason is exactly what you said. >...

> 请问下你们训练时的配置，什么显卡，最后是用的best.pt吗？ > > 我在yolo上跑，自己用的rtx3090 imgz=1280 batchsize=8,我跑出了下面的结果，这个结果较高，我有点怀疑我的实验结果  我是用的best.pt基本上在50个epoch内就能取到了。 > >  > 我们使用的显卡是Tesla T4，测试模型使用的last.pt，imgz=1280，batchsize = 8，模型结构yolov5l。 我也有同样的问题。我想知道作者在[arxiv v3](https://arxiv.org/abs/2108.10831)版本中使用的yolov5l是什么版本的？正如 @Hiram1026 所言，不同版本的yolov5l获得的结果是不同的，规律基本上是越新的版本结果越好。 我将作者arxiv上3个版本中的结果汇总如下，yolov5不同版本的时间也汇总如下。按照作者发表的时间，我猜测使用的是YOLOv5L 5.0 version。为了能够与作者的结果进行公平对比，我想知道作者的YOLOv5L版本号是什么。  

> 我们Arxiv v3版本中使用的yolov5l版本为version5.0，各位可以参考一下。 感谢回复！

The same question confuses me. I look forward to getting an answer. The author provides a pre-trained checkpoint named "yolov5l_transformerx3_llvip_s1024_bs32_e200". As [this](https://github.com/DocF/multispectral-object-detection/issues/4#issuecomment-979777484) reply mentioned, the author uses 1024 x 1024...

> The same question confuses me. I look forward to getting an answer. > > The author provides a pre-trained checkpoint named "yolov5l_transformerx3_llvip_s1024_bs32_e200". As [this](https://github.com/DocF/multispectral-object-detection/issues/4#issuecomment-979777484) reply mentioned, the author uses...

I solve this issue by updating my tensorflow to 1.15.0

我同时发现，issue #29 中也有人遇到同样的问题

@SwaggyYhy 这有两个原因：1-现在的yolo-v5已经升级到7.0版本了，而作者使用的是5.0版本，所以yolov5-v7.0本身的baseline就比YOLOv5-v5.0好。为了公平对比，您应该选择在相同的设置下进行实验；2-llvip这个数据集本身thermal就很清晰，rgb能给thermal提供的互补信息比较少，所以为了验证“特征融合是否对检测有帮助”，您可以选择在多个数据集上测试，比如kaist，flir, m3fd等等。 希望您能分享之后的实验结果。