Bubbliiiing
Bubbliiiing
暂时还不太行……，得简单改改
啊哼？什么意思
激活函数前传的时候位置对就行了。
0 0emm可以是可以……不过貌似速度提升没非常大。
因为没用呀
这个模块没用呀
这不是densenet的问题，是你classes设置的问题
你生成2007_train.txt的时候需要修改txt。然后重新生成，序号才对！
> >  大佬，我用你给的densenet权重训练出现了这个问题，这是为什么呢 > > 请问是修改_classes.txt里面只保留car这一个类吗？ 我的毕设也是检测车，如果可行的话我就重新训练一次 或者有没有办法在预测和评估的时候只保留一个类 这个错误是在训练的时候，classes path设置错误导致读取到的种类错误，导致种类的序号错误，然后训练的时候设置的classes path正确，最后会导致标签的序号大于总类别数量。 如果指向训练一个类，txt里面写一个类就可以。评估保留一个类的话，get_map对应的txt里面只设置一个类就可以（yolo.py的txt还是训练的那个）。
mobile提取到的特征不好吧……这种特征在难识别的物品上差距还是很大的。 而且我都把FP那个图去了……………………这居然还能有这么多人找到……因为设置的get_map.py设置的置信度低。