我用原始yolov5代码跑我自己的数据集时第一轮的mAP就在0.5左右,但是我更换cfg为yolov5-ghost.yaml后mAP只有0.01了。这种情况是为什么,是不能只改模型配置文件,还需要改权重之类的原因,还是换模型配置文件后需要重头训练要很多轮。
求各位朋友解答,感激不尽。
YOLOv5使用Ghost模块时平均精度下降问题
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- 快撑死的鱼 2023-02-08 15:51关注
回答不易,求求您采纳哦,感激不尽
这是因为改变模型配置文件导致权重会发生变化,保存的预训练模型可能无法适应新的结构,所以mAP会降低。因此,换模型配置文件后,需要进行重头训练,以得到较好的mAP。
重新训练可以帮助你得到更好的mAP值,训练的轮数取决于你的数据集规模,具体的轮数可以根据实际情况来确定。另外,你可以尝试选择一些超参数,如学习率,迭代次数等,来提升训练的效果。
如果你的数据集没有发生变化,并且参数没有完全改变,可以尝试使用迁移学习的方式,载入预训练模型,调整一些超参数来得到较好的mAP值,而不需要重新训练。
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