yolov11改进时出现的问题(持续更新)

在网络中替换C3k2为融合蛇形卷积的C3k2_DySnakeConv  作者链接:YOLO11改进 | 模块融合 | 在网络中替换C3k2为融合蛇形卷积的C3k2_DySnakeConv【全网首发 | 独家创新】-优快云博客添加MSDA多尺度空洞注意力 作者链接:YOLOv11改进 | 添加注意力机制篇 | 添加MSDA多尺度空洞注意力（全新的YOLOv11改进策略，二次创新C2PSA机制）_yolo11改进-优快云博客

请问大佬为什么这些值都是0,感觉有点不对劲...我采用的数据集是杂草数据集,下面是数据集示例

本人小白一枚,若犯了什么低级错误还请不要取笑,谢谢

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以上问题已解决,原来是数据集的问题,在本站下载了检测头盔的数据集,【免费】骑行电动车佩戴头盔数据集_TWHD数据集资源-优快云文库  【免费】骑非机动车是否戴头盔数据集_非机动车数据集资源-优快云文库

只不过标签格式是xml,只需要根据这位大佬的代码,一点点改路径就可.Yolo整理数据集踩的一些坑以及解决办法（附python脚本）_yolo的xml文件与图片不对应-优快云博客(要注意把数据集中的jpeg png格式统统转为jpg,可以用gpt生成.之后同样是改路径)之后在dataset文件中修改自己的data.yaml文件的类就可以以下是运行截图

呃呃好吧,我就知道事情没那么简单...上面红色的有值,但是下面还是0,这是咋回事呢

参照这位大佬的轻量化卷积模块,同样出现了这样的问题.

YOLO11改进 | 卷积模块 | 轻量化卷积模块GSConv【附代码+小白可上手】_gsconv讲解-优快云博客

上面红色的有值,但是下面还是0,这是咋回事呢以下是头盔检测数据集和标签示例

这个lables是我经过转换来的,原先是xml文件,经过这位作者的代码转换之后得来的txt文件

Yolo整理数据集踩的一些坑以及解决办法（附python脚本）_yolo的xml文件与图片不对应-优快云博客

切换为kaggle官网的数据集就恢复正常了,应该是转换的标签出现了问题

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在改进主干网络时,出现了解释器不可用的问题;在选择我配置的yolov11解释器之后出现了右下角的错误YOLO11改进 | 主干网络 | 将主干网络替换为轻量化的ShuffleNetv2【原理 + 完整代码】-优快云博客

已解决,删除根目录.idea文件夹

---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------对于出现model无法导入的问题

错误的想当然把函数导入错了地方,看着有ghostconv和lightconv就想当然的把函数导入到了from.conv import里面,hh.实则应该导入from.block import,因为定义在了block.py.感谢大佬指点