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一只蒜头青蛙

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yolov8修改，添加注意力机制，报错，“no model scale passed. Assuming scale=‘n‘ 报错
青州从事521: 神奇，还真有用
yolov8修改，添加注意力机制，报错，“no model scale passed. Assuming scale=‘n‘ 报错
xiaohouzi112233: 就是你要用到模型的yaml文件，要么在文件里面scales里面写上n,s,m,l...，要么命名里面加上n,s,m,l...，不写的话默认用n模型，我下面用了yolo11.yaml文件的一部分，你看看nc下面那一行怎么说的 [code=python] # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license # YOLO11 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolo11n.yaml' will call yolo11.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n: [0.50, 0.25, 1024] # summary: 319 layers, 2624080 parameters, 2624064 gradients, 6.6 GFLOPs s: [0.50, 0.50, 1024] # summary: 319 layers, 9458752 parameters, 9458736 gradients, 21.7 GFLOPs m: [0.50, 1.00, 512] # summary: 409 layers, 20114688 parameters, 20114672 gradients, 68.5 GFLOPs l: [1.00, 1.00, 512] # summary: 631 layers, 25372160 parameters, 25372144 gradients, 87.6 GFLOPs x: [1.00, 1.50, 512] # summary: 631 layers, 56966176 parameters, 56966160 gradients, 196.0 GFLOPs [/code]
yolov8修改，添加注意力机制，报错，“no model scale passed. Assuming scale=‘n‘ 报错
m0_67897615: 成功了，感谢
yolov8修改，添加注意力机制，报错，“no model scale passed. Assuming scale=‘n‘ 报错
not online644: 你使用的预训练模型是n吗，我没用改进模型用x作为预训练模型也出现这个错误，但还是能训练
yolov8修改，添加注意力机制，报错，“no model scale passed. Assuming scale=‘n‘ 报错
一只蒜头青蛙: 可能某个中间过程，你没仔细看对吧，尤其是网络层那块

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