YOLOv5测试集中,测试集map比训练集的map下降10个点,大家有知道什么问题吗,听说是数据集的问题。
在之前刚用这个数据集的时候,训练集是多少,测试集就是多少。
现在不管怎么训练,怎么测试,甚至重新下载了v5模型并且用v5s的权重来训练,还是出现相同的问题,即测试集掉了10个点。
这对于写论文就差写数据时候的我简直崩溃
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YOLOv5测试集map远低于训练集
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- 霸都小魔女 2023-03-02 15:48关注
小魔女参考了bing和GPT部分内容调写:
YOLOv5测试集map远低于训练集这个问题,可能是由于数据集的问题造成的。比如训练集和测试集中的图片质量、尺寸、分辨率等参数不一致,这样就会影响模型的准确率。另外,可能是由于模型训练时的参数设置不当,或者模型本身的结构不合理,导致模型在测试集上的表现不佳。此外,也可能是由于数据集中的样本数量不够,或者样本分布不均匀,导致模型在测试集上的表现不佳。因此,在解决这个问题之前,我们需要先检查数据集的质量,确保训练集和测试集的图片质量、尺寸、分辨率等参数一致,然后再进行训练,以便提高模型的准确率。
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