关于#深度学习#的问题：我用改进后的代码训练，但是mAP相对差点这是改进后的结果（相关搜索：曲线图）

Question

我想问一下，yolov5训练结束后的results.png来看，怎样才算是好结果呢

我用yolov5的源码训练后的曲线图参差不齐，但是MAP也挺高
这是源码训练的结果

我用改进后的代码训练，曲线图就很平滑，但是mAP相对差点
这是改进后的结果

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

针对你的问题，我可以提供以下解决思路和方案：

1. 理解mAP和曲线图 ：

• mAP（平均精度均值）是用来评估目标检测模型性能的重要指标，它综合了模型在不同类别下的准确率和召回率。
• 曲线图（如PR曲线、损失曲线等）通常用于展示模型在训练过程中的性能变化，对模型的收敛速度和稳定性有一定的参考意义。

1. 评估结果 ：

• 当你在训练结束后观察到mAP相对较低，但曲线图平滑时，可能存在过拟合或者欠拟合的情况。
• 如果mAP相对差点，需要进一步分析哪些类别的检测效果较差，可能需要调整类别权重、数据增强策略或模型结构。
• 平滑的曲线图可能表明模型在训练过程中收敛较为稳定，但并不代表最终模型性能一定优于源码训练结果。

1. 改进方案 ：

• 对于mAP相对较低的问题，可以考虑增加训练数据、调整学习率、改进模型结构（如调整anchor box大小、增加网络深度等）等。
• 对于曲线图参差不齐的问题，可以尝试调整训练策略、优化器选择、学习率衰减方式等，以提高模型训练的稳定性。

1. 综合分析 ：

• 在改进模型时，需要综合考虑mAP和曲线图的变化趋势，以及模型在实际应用场景中的表现。
• 可以尝试多次实验，比较不同模型配置下的性能表现，找到最优的模型参数组合。

1. 进一步调研与实验 ：

• 可以查阅相关文献或资料，了解目标检测模型优化的常见方法和技巧，以及针对特定问题的解决方案。
• 进行实验时，建议记录详细的实验日志和结果，以便后续分析和总结经验。
  总的来说，针对你的问题，需要综合考虑模型训练的各个方面，并进行系统的实验和调优，以获得更好的目标检测模型性能。

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