DETR中的AP值较小是为什么

Question

在跑DETR训练出来的AP值大概如下图所示，是不是代表他的精确度不够好呀？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

DETR（Detected Transformers）的AP（Average Precision）值较低可能由以下几个因素导致：

1. 模型复杂性与泛化能力：DETR依赖于Transformer架构，其对于学习复杂的对象关系和定位可能不如专门为检测任务优化的模型（如Faster R-CNN、YOLO或Mask R-CNN）。如果数据集较小或者对象类别之间的差异较大，模型可能没有充分学习到所有类别的细节和边界。

2. 训练不足：13个训练epoch可能不足以让模型收敛到最佳性能。增加训练轮数和使用更长的学习率衰减策略可能会提高AP值。

3. 正则化和超参数：优化器、学习率、权重衰减等超参数可能影响模型的性能。尝试调整这些设置，看看是否能提升精度。

4. 数据增强和预处理：数据增强，如随机裁剪、翻转和颜色变换，可以增加模型的泛化能力。检查是否应用了足够的增强手段。

5. IoU阈值：报告的AP值包括不同IoU阈值下的结果，0.50表示较低的匹配标准，而0.75则要求更高的精确度。如果0.75 IoU下的AP值低，说明模型在精确预测上存在问题。

6. 类别不平衡：如果某些类别的样本数量较少，可能导致平均性能下降。尝试通过重采样或类别加权来平衡类别分布。

7. 检测质量：检查模型的输出，看是否存在误报（false positives）和漏报（false negatives），这会影响AP计算。

为了解决这个问题，你可以采取以下步骤：

• 增加训练轮数，直到观察到性能稳定。
• 调整优化器参数（如AdamW、SGD）、学习率和衰减策略。
• 检查并调整数据增强和预处理方法。
• 分析错误样本，找出问题所在。
• 如果有必要，尝试调整模型结构，如使用更小的网络或调整头部分量。

为了具体分析，你可能需要查看训练日志，观察loss曲线，以及检查模型的预测结果。如果方便的话，可以提供一些样本输入和对应的GT（Ground Truth）标签，这样我可以更准确地指导你进行调试。如果你需要，我可以帮你分析训练过程中的关键指标。