关于修改模型head后训练报错问题

[Hezhexi2002]

@xialuxi 大佬你好，就是我是一名大二学生，然后是在中北大学的robomaster战队里负责用神经网络识别装甲板实现自动瞄准，不过就是之前我用yolo系列训练出来的模型最后实际测试时得到的bbox和装甲板的轮廓并不能很好的拟合，导致后续使用pnp进行姿态解算时会有较大误差，所以我想将传统yolo的数据集格式改为用四个角点的归一化坐标，现在的数据集格式是像这样：1 0.673029 0.373564 0.678429 0.426232 0.830433 0.401262 0.824525 0.351212，第一个数字是类别id，后面八个数字是归一化后的装甲板的四个角点坐标，之前我使用yolov5-face已经训练出来一个可以直接定位装甲板四个角点的模型，效果如下：

然后因为我们需要同时识别数字和颜色，所以我想将颜色和数字解耦，就是在head中增添一个1x1conv来单独输出颜色，这样对于模型识别准确率会有所提升，目前我就是将head中需要修改的部分都改完了，然后对于yolo_evaluator不知道应该具体怎么修改，现在训练会报这个错:

我也不知道是什么原因，而且对于yolo_evaluator中有些部分我也像请教一下您，希望大佬能够不吝赐教！