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不是二分类，为什么需要用binary_crossentropy而不用softmax或sigmoid?不太明白望解答

使用voc2012 进行训练。训练一次后，loss约为44， box_score 很小

再次训练后，loss 为 19， box_score更加小了。

而且loss更新速度很慢， 这样下去评分会打到0.6的初始阈值吗？ 请问您有遇到过类似的现象吗？

您好,在运行时出现了这样的错误UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 95: invalid continuation byte

这里出现了问题 train_from_scratch.py, line 74, in
train_step(image_batch=process_image_filenames(images), label_batch=labels)

wo can get the best number of classify through the kmeans, but how to decide the anchor box shape is still question, I saw you use the fixed number for anchor box width and height ,I want to know how you consider about it

转换的tflite文件无法被加载，不知道是为什么

tf2.0，CPU，用的是VOC2007数据集，第一个epoch后，loss 20几，也生成了save_model,运行test_on_single_image.py，仅输出test原图像，无结果和框，不知道问题出在哪了？求问，谢谢

IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH默认[416,416,3]，表示图片训练前要统一size吗？

我在debug时发现，test_on_single_image中的tf.image.resize_with_pad函数将图片张量全部变为了0，我很困惑，新手一枚，可以解答以下吗

我正在用tf.metrics.Mean()记录训练的损失，如果按照每一轮训练结束后重置loss metrics，那么在新的一轮训练中输出的loss值会骤降。现实训练中，第一轮训练训练loss会从几千降低到几百，然后进入下一轮时，损失直接突变为几十，请问此时的loss值是否是准确的呢？

参考一下https://github.com/qqwweee/keras-yolo3就可以看出来了，

每次跑到这里就出错了，感谢作者看下是什么问题

启动train_from_scartch.py后，第一个epoch还没有训练完，loss就从61直接变为nan。
我没有调整任何超参，是learning rate = 0.001太高了的原因吗？

In the 36th line of test_on_single_image.py, '''img_tensor = img_tensor / 255.0''', but in the 34th line '''resize_image_with_pad''' had done it (in the 10th line of utils.preprocess.py), that means max(img_tensor)=0.0039 not 1.

测试集图像没有框，训练集图像有框都是乱的，请问这个原因可能是什么

ignore_mask = best_ious < ignore_threshold
confidence_loss = true_object_mask * self.__binary_crossentropy_keep_dim(true_object_mask, pred_features[..., 4:5], from_logits=True) + \
                              (1 - true_object_mask) * self.__binary_crossentropy_keep_dim(true_object_mask, pred_features[..., 4:5], from_logits=True) * ignore_mask

when compute the confidence_loss, here you use the ignore_mask, and only in here, other place all use the true_object_mask, I m really confused with this part...

any reply is appreciate, thanks in advance
@calmisential

我使用voc2012数据集在2080卡上面训练了50个小时，模型最终loss下降到33左右不再下降了，使用voc测试集测试mAP为0，能分享一下你训练好的模型参数吗？我再来finetune试一下

然后我又用官网提供的yolov3_coco.ckpt测试你的代码test_on_single_image.py，发现还是没有bbox，感觉是不是代码有问题，但是又没有报错。你测试有结果吗

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5
请问如果图片格式不变的话，还需要修改什么地方吗？

File "/home/zhangyt/TensorFlow2.0-Examples/4-Object_Detection/YOLOV3/core/backbone.py", line 20, in darknet53
input_data = common.convolutional(input_data, (3, 3, 3, 32))
File "/home/zhangyt/TensorFlow2.0-Examples/4-Object_Detection/YOLOV3/core/common.py", line 43, in convolutional
if bn: conv = BatchNormalization()(conv)
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py", line 625, in call
exception_str + '\n"""')
TypeError: You are attempting to use Python control flow in a layer that was not declared to be dynamic. Pass dynamic=True to the class constructor.
Encountered error:
"""
Using a tf.Tensor as a Python bool is not allowed. Use if t is not None: instead of if t: to test if a tensor is defined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphs conditioned on the value of a tensor.

按照提示改了，但是还是出现这个问题，感觉也没什么错啊