Lightweight-human-pose-estimation.pytorch: ３番列車

トレーニング中にこの問題が発生し、train.py（#evaluate（val_labels、val_output_name、val_images_folder、net））でこのコード行をコメントアウトしました。このコード行はコメントアウトされているので、結果はありませんか？ 解決策はありますか？

こんにちは、私はあなたの前の返事を見ました。 今、私は19の重要なポイントを作成し、コードを変更しました。 私が使用したデータセットは、Cocoの公式ウェブサイトからダウンロードしたVal2017とTrain2017のものです。 データにラベルを付け直す必要があるということですか？ ココの公式サイトからダウンロードしたデータセットはすでにマークされていませんか？

やあ！ まず最初に、提供された事前トレーニング済みモデルが検証に機能するかどうかを確認します。 これは、検証が機能するかどうかを示します。 次に、チェックポイントからの予測結果を含む出力ファイルを確認します。 空の場合、このようなエラーが発生する可能性があります。 したがって、空の場合は、 avg_heatmapsを視覚化して、何かが検出されたかどうかを確認してください。 損失曲線はここにあります：＃10、あなたは合理的に見えます。

やあ！ まず最初に、提供された事前トレーニング済みモデルが検証に機能するかどうかを確認します。 これは、検証が機能するかどうかを示します。 次に、チェックポイントからの予測結果を含む出力ファイルを確認します。 空の場合、このようなエラーが発生する可能性があります。 したがって、空の場合は、 avg_heatmapsを視覚化して、何かが検出されたかどうかを確認してください。 損失曲線はここにあります：＃10、あなたは合理的に見えます。

迅速な返信ありがとうございます。 アドバイスありがとうございます。 やってみます。 また、2つの質問をしたいと思います。 まず、今設定したいキーポイントは20で、ウエストノードを追加したいと思います。 COCOデータセットを直接使用できるかどうか尋ねたいのですが。 ただし、COCOデータセットは18のキーポイントにのみ注釈を付けます。 20個のキーポイントを設定したい場合、COCOデータセットに再度注釈を付ける必要がありますか？
第二に、キーポイントは、3番目のステップのみが実行された場合に検出できますか、またはキーポイントと接続は、完全なトレーニングステップが実行された後にのみ検出できますか？
お返事を楽しみにしています！ ありがとうございました！

はい、手動で、または既存の人から計算して、人のウエストに何らかのラベルを付ける必要があります。 キーポイントは、3番目のステップの後で検出できます（トレーニング中に検証ステップがあるので、5000などの最初の反復の後、キーポイントが検出されたら、ヒートマップを視覚化してみてください）。

はい、手動で、または既存の人から計算して、人のウエストに何らかのラベルを付ける必要があります。 キーポイントは、3番目のステップの後で検出できます（トレーニング中に検証ステップがあるので、5000などの最初の反復の後、キーポイントが検出されたら、ヒートマップを視覚化してみてください）。
迅速な返信ありがとうございます。 わかった！