自制的coco数据集标注有问题

Question

在mmdetection框架下使用yolox模型进行训练，训练标准的coco数据集正常，但是训练资质的coco类型的数据集不行，loss_cls和loss_bbox都为0。这是我的coco数据集annatations的部分，有什么问题吗？种类名称和图片名有部分恰好重合了，检查过不是哪里的问题。

 "categories": [
        {
            "id": 1,
            "name": "100000001"
        },
annotations": [
        {
            "id": 1,
            "image_id": 100000001,
            "category_id": 13,
            "bbox": [
                194,
                243,
                778,
                264
            ],
            "area": 205392,
            "iscrowd": 0
        },
"images": [
        {
            "id": 100000001,
            "file_name": "100000001.bmp",
            "width": 1166,
            "height": 753
        },

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从你给出的信息来看，可能存在以下几个问题导致你的训练出现问题：

1. 类别ID不匹配：在categories中，你定义了一个类别，其id为1，name为"100000001"。但在annotations中，有一个注释的category_id为13。这意味着注释的类别ID与你在categories中定义的ID不匹配。你需要确保每一个注释的category_id与categories中的某个类别的id相匹配。
2. 图片ID与注释不匹配：在images中，你有一张图片的id为"100000001"，而在annotations中有一个注释的image_id也为"100000001"。这看起来是正确的。但是，请确保所有的注释的image_id都与实际的图片ID匹配，并且确保没有遗漏任何图片或注释。
3. 名称重合问题：你提到种类名称和图片名有部分恰好重合了，虽然这不会引起训练问题，但建议确保所有的命名是清晰且不会产生歧义的。最好是使用更具描述性的名称来区分它们。
4. 其他可能的问题：确保你的数据集已经被正确地划分为训练集和验证集，并且它们的分布是合理的。此外，检查你的数据预处理步骤是否正确，例如图片是否已经正确地加载和预处理，标注框是否正确等。如果以上都没有问题，可以考虑查看其他可能导致loss为0的因素，如数据分布不均或标签处理问题。

建议的解决方案是：

• 仔细检查并确保所有的类别ID和图片ID都是匹配的。
• 重新检查数据预处理步骤是否正确。
• 可以考虑增加更多的数据或者改变数据的分布来解决训练过程中的任何问题。
• 查看mmdetection和yolox的文档，确认是否有特定的要求或步骤遗漏。

最后，你可以考虑使用更详细的日志或错误消息来进一步诊断问题所在。