训练多个epoch后，目标的IoU始终为零

[strangers66]

您好，我使用unimatch-v1跑我自己的数据集始终没有准确度，数据集包括背景和sp缺陷这两个类别，采用和city数据集相同的划分方式，标注图为8位的灰度图，0是背景，1是缺陷。我改了configs里面的cityscapes.yaml:

arguments for dataset

dataset: wood
nclass: 2
crop_size: 512
data_root: /home/ubuntu/New500GBForAi/syf/SeaFormer-main/data/cityscapes/

arguments for training

epochs: 200
batch_size: 4 # per GPU x 4 GPUs
lr: 0.0007
lr_multi: 1.0
criterion:
#name: OHEM
name: CELoss
kwargs:
ignore_index: 255
#thresh: 0.7
#min_kept: 200000
conf_thresh: 0.95

arguments for model

backbone: resnet101
replace_stride_with_dilation: [False, False, True]
dilations: [6, 12, 18]
还在splits里按cityscapes的方式划分了我的数据集，在classes.py里加入了数据集类别'wood': ['background', 'sp'],
您知道这是为什么嘛，是我什么地方没修改对吗？非常期待您的回复。

我的数据集的标注图如下

[lilyq13]

感觉是类别1（缺陷）占比过少，可以在损失函数中设置类别权重再进行尝试

[xierenquan0-creator]

请问您解决了吗，我的数据集也是灰度图像