hrnet-pytorch
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bubbliiiing
这是一个hrnet-pytorch的库，可用于训练自己的语义分割数据集
数据集
您好，用你的数据集跑没有问题，用我的数据集跑准确度第一轮开始始终是100。我的数据集也用你的Convert_SegmentationClass.py处理过了，格式也是标准的VOC格式。我的是裂缝检测。因此num_classes = 2，所以需要在您的这个脚本里需要手动设置这个吗，没有看到相应的代码。我的数据集还可能存在什么问题呢？
博主，您好，我在用您提供的hrnet代码训练BUSI数据集的时候，numcalss设置成2，其中一个是背景（黑色），其中一个是目标区域（白色），训练步骤都是按照您文件中readme文件中进行的，数据集也是正确放在文件中的，但是从第一次计算结果开始出现mIoU: 44.99; mPA: 50.0; Accuracy: 89.98，从此以后每次计算结果，都出现上述值，请问这是什么原因呀，希望博主解答一下，我非常着急。
代码结构没改，只改了必要的参数，为什么数据集格式正确，训练了10个epoch后再运行predict.py，结果图片没有进行分割，是全黑的，是不是网络本身或者predict.py文件有问题呢？   
大佬好，我的数据集里面像素值为0的地方需要ignore掉，不参与loss的计算。我是不是在loss的相关函数里把ignore_index设置为0就可以了呢，我看您的代码那里默认的是num_class。
求救
运行get_miou出现ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (3,3) (9,) (3,3)
大佬好，我使用了您的预训练权重，其中有用ImageNet进行训练获得的，但是我看到ImageNet好像只有用于目标检测和图像分类任务，请问您是自己标注数据集用于图像分割训练吗？
