有关trans loss 的问题

[artofstate]

maptracker/plugin/models/mapers/MapTracker.py

Line 878 in ee8321f

target['track_query_hs_embeds'] = prev_out['hs_embeds'][b_i, prev_out_ind_final]

你好，我发现prepare_track_queries_and_targets（）函数中， 只有track_query_boxes 这部分保存的内容是经过detach的，但是track_query_hs_embeds在经过prop后才做了detach，用于与初始query合并，而 trans loss 中用到的确实detach之前的特征，这样不会有梯度问题吗？

maptracker/plugin/models/mapers/MapTracker.py

Lines 207 to 212 in ee8321f

	track_query_info[b_i]['track_query_hs_embeds'] = track_query_updated.clone().detach()
	if get_trans_loss:
	pred = self.head.reg_branches[-1](track_query_updated).sigmoid() # (num_prop, 2*num_pts)
	pred_scores = self.head.cls_branches[-1](track_query_updated)
	assert list(pred.shape) == [N, 2*num_points]

我尝试了一阶段的stream训练的方式，但是加上trans loss的话会报错，假如在prepare_track_queries_and_targets函数中track_query_boxes和track_query_hs_embeds都存储为detach形式的话，是否需要先单帧训练，保证拿到的都是比较好的信息？