为什么yolo训练出来的各类别结果少了几类

Question

yolo训练完出的这个结果里面，我的数据集一共有34类但最后训练完那边显示的只有27类
而且map很低 这样是因为数据集不均衡吗是不是要再清洗

Answer 1

not online644 晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

据你提供的结果，YOLO训练出的结果中只有27类，而不是你的数据集中的34类。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 数据集不均衡: 数据集中的某些类别的样本数量比其他类别少，导致在训练过程中这些类别的特征没有很好地学习到。这会影响模型对这些类别的检测准确性。

解决方案:

• 增加数据集中少数类别的样本数量，使各类别的样本数量相对均衡，有助于提高模型对这些类别的检测准确性。
• 使用数据增强技术，如旋转、翻转、裁剪等来生成更多的样本，以增加少数类别的样本数量。

1. 训练参数不合适: 可能选择了不合适的学习率、批量大小等训练参数，导致模型无法很好地收敛。

解决方案:

• 调整学习率和批量大小，可以尝试使用学习率衰减策略和适当的批量大小来提高训练效果。
• 调整其他与训练参数相关的参数，如权重衰减系数、优化器等，以找到最适合模型收敛的参数配置。

1. 模型架构选择不合适: 可能选用的模型架构不适用于你的数据集，导致对某些类别的检测效果较差。

解决方案:

• 尝试选择其他适用于目标检测任务的模型架构，如Faster R-CNN、SSD等，以提高对各类别的检测效果。
• 进行模型架构的调参和优化，如调整网络的深度、宽度、激活函数等，以适应你的数据集。

综上所述，可能是由于数据集不均衡、训练参数不合适或模型架构选择不合适等原因导致YOLO训练结果中缺少一些类别。你可以根据上述解决方案尝试调整相关参数和数据集，以改善模型的检测性能。