使用test.py的时候，可视化出来的标签和预测出来的结果都有个很奇怪的小框

[Smartzzh]

[CCSSF]

您好，请问您的数据集是二分类吗？我在跑train代码验证的时候只有background有acc和iou，另外一个分类没有得分，测试的时候也不显示分割结果，请教一下您的数据集制作过程，感谢

[Smartzzh]

您好，请问您的数据集是二分类吗？我在跑train代码验证的时候只有background有acc和iou，另外一个分类没有得分，测试的时候也不显示分割结果，请教一下您的数据集制作过程，感谢

可能是因为你的数据集有问题，标签的像素值必须是0，1

[AI-Tianlong]

Hello，这个问题是因为是在可视化的时候，没有把显示标签设置成False。 可以看一下这个PR #3466
或者在这里，将True改成False 应该能解决您的问题

mmsegmentation/mmseg/visualization/local_visualizer.py

Line 106 in b040e14

with_labels: Optional[bool] = True) -> np.ndarray:

您的描述“奇怪的小框”，是因为，标签的那个类别框里字体的颜色，和您图里platte的颜色重叠了

[modrvv]

您好，请问您的数据集是二分类吗？我在跑train代码验证的时候只有background有acc和iou，另外一个分类没有得分，测试的时候也不显示分割结果，请教一下您的数据集制作过程，感谢

请问你的这个解决了吗，我也是这个情况，请问是如何解决的呢

[modrvv]

您好，请问您的数据集是二分类吗？我在跑train代码验证的时候只有background有acc和iou，另外一个分类没有得分，测试的时候也不显示分割结果，请教一下您的数据集制作过程，感谢

可能是因为你的数据集有问题，标签的像素值必须是0，1

你好，可以具体说一下二分类数据集要做成什么样吗

[AI-Tianlong]

您好，请问您的数据集是二分类吗？我在跑train代码验证的时候只有background有acc和iou，另外一个分类没有得分，测试的时候也不显示分割结果，请教一下您的数据集制作过程，感谢

可能是因为你的数据集有问题，标签的像素值必须是0，1

你好，可以具体说一下二分类数据集要做成什么样吗

背景的标签设置为0，目标的标签为1，reduce_zero_label=False，