最近做了个网站，提交 Google Search Console ，站点地图始终无法抓取，诸位大神有什么建议吗？ 之前提交 Google Search Console ，没有遇到过站点地图无法抓取的问题，这次遇到了，而且前后反复修改了一个多月了，还是不行。目前的现状是，Cloudflare 安全性下清晰显示，Bing 、baidu 等均能正常请求 sitemap, googlebot 请求了网站的其他资源，唯独没有请求 sitemap! 这不是推广帖，求助帖！别又给我划到推广了！ 已经尝试过的修改： 检查 sitemap / robots 基础可访问性，robots.txt 正常； sitemap.xml 返回 200 application/xml 校验 sitemap 内容格式，sitemap.xml 通过 XML 校验； sitemap-static.xml 通过 XML 校验 （新建的一个静态文件）；静态 sitemap 也失败，排除 Next metadata route 单点问题 模拟不同抓取请求方式，Googlebot UA 返回 200 ； HTTP/1.1 返回 200 ； gzip/compressed response 正常 检查 Cloudflare 安全/爬虫拦截，AI Crawl Control 正常； Security Events 里 Googlebot / Google-InspectionTool 未被 Block 或 Challenge ；已配置 Allow Verified Bots 规则 检查 Cloudflare DNS / 自定义域名 / SSL ，SSL enabled ； DNS CNAME 指向 Pages ； DNSSEC 无异常 修复并验证 Cloudflare Pages 构建链路，移除 next/font/google ；改用 system font stack ； npm run build 和 build:cf 通过；构建产物确认包含 sitemap / robots 迁移测试到 Cloudflare Workers + OpenNext ，部署 Worker ；配置 OpenNext / Wrangler / R2 binding ；测试 worker ； Worker 正常返回，确认 x-opennext: 1 把正式域名从 Pages 切到 Workers 后重试，页面、robots 、sitemap 均返回正常； GSC 重新提交 sitemap.xml 仍失败 尝试提交带 query 参数的 sitemap,https://xxx/sitemap.xml?google=please; 本地访问正常; GSC 仍显示无法抓取（ reddit 上看到有人这么干成功的） 迁移到 Vercel 部署, 页面、robots 、sitemap 均返回正常; GSC 重新提交 sitemap.xml 仍失败 还测试过其他的方法，感觉都没有解决问题，实在没辙了！ 网站地址： videosnap.cc 请诸位大神指点
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一、GSConv论文理论 论文地址： [Slim-neck by GSConv: A better design paradigm of detector architectures for autonomous vehicles] 1.理论思想 本文引入了一种新方法 GSConv 来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv 可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且，提供了一种设计范式，Slim-Neck，以实现检测器更高的计算成本效益。 2.创新点 1)引入了一种新方法 GSConv 来代替 SC 操作。该方法使卷积计算的输出尽可能接近 SC，同时降低计算成本； 2)为自动驾驶汽车的检测器架构提供了一种新的设计范式，即带有标准 Backbone 的 Slim-Neck 设计； 操作过程： 1)输入进行一个普通卷积的下采样 2)对上一步的输出使用DWConv深度卷积 3）将两个conv的结果拼接起来 4）进行shuffle操作 二、代码部署 1.代码 ---------------------------- GSConv --------------------------------- class GSConv(nn.Module): def init (self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True): super(). init () c_ = c2 // 2 self.cv1 = Conv(c1, c_, k, s, None, g, act) self.cv2 = Conv(c_, c_, 5, 1, None, c_, act) def forward(self, x): x1 = self.cv1(x) x2 = torch.cat((x1, self.cv2(x1)), 1) # shuffle # y = x2.reshape(x2.shape[0], 2, x2.shape[1] // 2, x2.shape[2], x2.shape[3]) # y = y.permute(0, 2, 1, 3, 4) # return y.reshape(y.shape[0], -1, y.shape[3], y.shape[4]) b, n, h, w = x2.data.size() b_n = b * n // 2 y = x2.reshape(b_n, 2, h * w) y = y.permute(1, 0, 2) y = y.reshape(2, -1, n // 2, h, w) return torch.cat((y[0], y[1]), 1) class GSConvns(GSConv): def init (self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True): super(). init (c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True) c_ = c2 // 2 self.shuf = nn.Conv2d(c_ * 2, c2, 1, 1, 0, bias=False) def forward(self, x): x1 = self.cv1(x) x2 = torch.cat((x1, self.cv2(x1)), 1) # normative-shuffle, TRT supported return nn.ReLU(self.shuf(x2)) class GSBottleneck(nn.Module): def init (self, c1, c2, k=3, s=1): super(). init () c_ = c2 // 2 # for lighting self.conv_lighting = nn.Sequential( GSConv(c1, c_, 1, 1), GSConv(c_, c2, 1, 1, act=False)) # for receptive field self.conv = nn.Sequential( GSConv(c1, c_, 3, 1), GSConv(c_, c2, 3, 1, act=False)) self.shortcut = Conv(c1, c2, 3, 1, act=False) def forward(self, x): return self.conv_lighting(x) + self.shortcut(x) class DWConv(Conv): # Depth-wise convolution def init (self, c1, c2, k=1, s=1, d=1, act=True): # ch_in, ch_out, kernel, stride, dilation, activation super(). init (c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), d=d, act=act) class GSBottleneckC(GSBottleneck): def init (self, c1, c2, k=3, s=1): super(). init (c1, c2, k, s) self.shortcut = DWConv(c1, c2, 3, 1, act=False) class VoVGSCSP(nn.Module): # VoVGSCSP module with GSBottleneck def init (self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(). init () c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) # self.gc1 = GSConv(c_, c_, 1, 1) # self.gc2 = GSConv(c_, c_, 1, 1) self.gsb = GSBottleneck(c_, c_, 1, 1) self.res = Conv(c_, c_, 3, 1, act=False) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # def forward(self, x): x1 = self.gsb(self.cv1(x)) y = self.cv2(x) return self.cv3(torch.cat((y, x1), dim=1)) class VoVGSCSPC(nn.Module): # cheap VoVGSCSP module with GSBottleneck def init (self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): super(). init () c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.gsb = GSBottleneckC(c_, c_, 1, 1) ---------------------------- end --------------------------------- 2.配置教程 （1）在models/cmmon.py中添加上述代码 （2）在models/yolo.py中添加GSConv,VoVGSCSP, VoVGSCSPC，如下图所示 VoVGSCSP, VoVGSCSPC 3.yaml文件 nc: 1 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 YOLOv5 v6.0 backbone backbone: [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 3, C3, [128]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [-1, 6, C3, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16 [-1, 9, C3, [512]], [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32 [-1, 3, C3, [1024]], [-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9 ] YOLOv5 v6.0 head head: [[-1, 1, GSConv, [512, 1, 1]], [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, ‘nearest’]], [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4 [-1, 3, C3, [512, False]], # 13 [-1, 1, GSConv, [256, 1, 1]], [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, ‘nearest’]], [[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3 [-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small) [-1, 1, GSConv, [256, 3, 2]], [[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4 [-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium) [-1, 1, GSConv, [512, 3, 2]], [[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5 [-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large) [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5) ] 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题