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train_loss下降,val_loss不变,map一直不变,自建数据集预测效果很差。 #363

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Chris-zixuan opened this issue Apr 8, 2023 · 9 comments

Comments

@Chris-zixuan
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epoch_map
epoch_loss

自建的数据集,使用fasterrcnn是可以正常训练和预测的。只有yolo系列不可以。
我查了一下说是可能因为过拟合? 也试过调参之类的手段,没什么效果。
YOLOV5效果也只能说勉强可以,迟迟找不到原因

@Chris-zixuan
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Author

会不会是我自建数据集图片大小的问题呢? 我用的是224*224的图,train脚本和yolo脚本内也修改了对应的参数呀。

@PengPeng-JunJun
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预训练模型是用的416*416的图像来抽取图像特征的,不过也有可能是你说的这个原因。你的数据集大小是多少呢? 我之前也遇到过类似你这样的问题,是优化器的选择。如果数据量不大,用sgd很难收敛,我300个E都没有收敛,改成adma后,80个E左右,MAP就有0.8了

@PengPeng-JunJun
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建议从头到尾仔细看一下UP主写的注释,很详细,会让使用者避坑

@bubbliiiing
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额,adam会收敛快点。
224也确实不合适。
不过和具体检测的目标也有关的

@Chris-zixuan
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预训练模型是用的416*416的图像来抽取图像特征的,不过也有可能是你说的这个原因。你的数据集大小是多少呢? 我之前也遇到过类似你这样的问题,是优化器的选择。如果数据量不大,用sgd很难收敛,我300个E都没有收敛,改成adma后,80个E左右,MAP就有0.8了

我确实没试过修改优化器。。。但是代码我是吃透了。看了很多遍

@Chris-zixuan
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Author

额,adam会收敛快点。 224也确实不合适。 不过和具体检测的目标也有关的

我试试adam

@s5377689
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s5377689 commented May 8, 2023

我發現只要改了東西訓練MAP都會變超級低,不知道要怎麼挑整參數

@oldmonsterlee
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你好,请问你的这个问题解决了吗?

@MingAze
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MingAze commented Jan 8, 2024 via email

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