Lightweight-human-pose-estimation.pytorch: 3号列车

训练时遇到这个问题，在train.py(#evaluate(val_labels, val_output_name, val_images_folder, net))中注释掉了这行代码。这行代码是不是注释掉了，所以没有结果？ 你有什么解决方案？

你好，我已经看到你之前的回复了。 现在我正在制作19个关键点并修改了代码。 我使用的数据集来自可可官网下载的Val2017和Train2017。 你的意思是我需要重新标记数据？ Coco官网下载的数据集不是已经标注了吗？

你好！ 首先检查提供的预训练模型是否适用于验证。 这将说明验证是否有效。 然后使用检查点的预测结果检查输出文件。 如果它是空的，那么可能会发生这样的错误。 因此，如果它是空的，请尝试可视化avg_heatmaps以查看是否检测到任何内容。 损失曲线在这里：#10，你的看起来很合理。

你好！ 首先检查提供的预训练模型是否适用于验证。 这将说明验证是否有效。 然后使用检查点的预测结果检查输出文件。 如果它是空的，那么可能会发生这样的错误。 因此，如果它是空的，请尝试可视化avg_heatmaps以查看是否检测到任何内容。 损失曲线在这里：#10，你的看起来很合理。

感谢您的及时答复。 感谢您的意见。 我来试试我也想问你两个问题。 首先，我现在要设置的关键点是20，我要添加一个腰部节点。 请问可以直接使用COCO数据集吗？ 但是，COCO 数据集仅注释了 18 个关键点。 如果我想设置20个关键点，是否需要重新标注COCO数据集？
其次，如果只进行第三步就可以检测到关键点，还是只有进行完整的训练步骤才能检测到关键点和连接？
期待你的答复！ 谢谢！

是的，您应该以某种方式为人标记腰围，无论是手动还是根据现有的计算。 关键点可以在第三步之后检测到（你看，在训练过程中有验证步骤，所以在一些初始迭代后，例如 5000 次，检测到关键点，尝试可视化热图）。

是的，您应该以某种方式为人标记腰围，无论是手动还是根据现有的计算。 关键点可以在第三步之后检测到（你看，在训练过程中有验证步骤，所以在一些初始迭代后，例如 5000 次，检测到关键点，尝试可视化热图）。
感谢您的及时答复。 我得到它！