Hacktoberfest 2026：メンテナが10月に向けて印を付けた、オープンで初心者向けの issue。 Hacktoberfest の issue を見る

MM validation wrappers truncate ground truth when batch_size exceeds one

オープン 初心者向け
  • 何か問題がありますか？
#3,199 コメント 0 件 リアクション 0 件 担当者 0 名 GitHub で見る

メンテナーはふだん 5 日以内に返信

@dajiaohuang がすでに取り組んでいます。

2026年10月2日 から。

  • #3200 @dajiaohuang による — オープン

評価

難易度
2/5
見積もり時間
1〜3時間
初心者へのやさしさ
72/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
明確に書かれている
活発さ
活発
領域
computer-vision, machine-learning

調査の方向性

issue で言及されている MMDetDataset.len と MMSegDataset.len の検証実装から始めます。8 サンプル、batch_size=2、1 GPU のケースを再現し、wrapper の長さが基盤となる dataset 全体の長さと一致することを確認して、すべての検証予測とアノテーションの整合性を維持します。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

Summary

Both MMDetDataset.len and MMSegDataset.len return floor(dataset_length / (batch_size * num_gpus)) * num_gpus in validation mode. These wrappers count samples, but the formula uses the number of batches per GPU and omits multiplication by batch_size. For an 8-sample dataset with batch_size=2 and one GPU, len() returns 4. The validation DataLoader wraps the underlying dataset and still returns all samples when drop_last=False, while the evaluator uses the MMDet/MMSeg wrapper length to load annotations or ground-truth masks. The remaining predictions are therefore omitted or misaligned during evaluation.

Expected behavior

Validation wrapper length should match the number of examples whose predictions are evaluated. Since drop_last is configurable separately and not passed into these wrappers, their sample count should remain the full underlying dataset length.

主要言語
C++
スター
9.2k
フォーク
726
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

はじめの一歩

  1. issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
  2. 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
  3. リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
  4. issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。

activeloopai/deeplake のほかの issue

activeloopai/deeplake の issue をすべて見る

似ている issue

C++ の issue をもっと見る

新しい issue をメールで受け取る

初心者向けの GitHub issue を短くまとめたダイジェスト。