yolov8训练后和验证时的模型性能不同

Question

yolov8，train.py训练完最后计算性能和val.py直接计算性能差距特别大。

数据集只分了训练集和验证集，train.py和val.py都是用验证集计算性能。
所以肯定不会是过拟合的问题，因为压根没有测试集。

这是我保存的train.py训练完后模型性能：

这是直接用val.py测出的模型性能

求解为什么会差这么多

Answer 1

建议提交相关的代码哦~

---

以下引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。如有帮助，还望采纳。

---

有可能是以下几个原因导致训练后和验证时的模型性能不同：

1. 数据集分割不合理：训练集和验证集的划分可能不够随机或不够均衡，导致模型在验证集上表现不佳。可以尝试重新划分数据集或使用交叉验证的方法来评估模型性能。

2. 过拟合：模型在训练集上过度拟合，导致在验证集上性能下降。可以尝试减少模型的复杂度或使用正则化技术来避免过拟合。

3. 数据预处理不一致：在训练和验证时，对数据进行的预处理可能不一致，如图像尺寸不同、颜色空间转换方式不同等。确保在训练和验证时采用相同的数据预处理步骤可以减少性能差异。

4. 超参数调整不当：模型的超参数可能没有合理地调整，导致在验证集上表现不佳。可以尝试使用不同的超参数组合进行训练和验证，以找到最佳的性能。

5. 模型版本不一致：train.py和val.py可能使用的是不同版本的模型，或者在代码中有一些差异。确保train.py和val.py使用相同的模型版本和代码可以避免性能差异。

以上是可能导致训练后和验证时的模型性能不同的一些常见原因，可以逐一排查来找到问题所在并进行修正。