为什么ultralytics下rtdetr效果很差

Question

在ultralytics下在visdrone数据集上训练yolov8就能达到别人论文里的精度，但是用该仓库的rtdetr，精度就只有论文的一半。（这些论文中rtdetr-resnet50都是mAP50在40%+，我跑出来20%不到，yolo就是正常的），求指导

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

您遇到的问题可能涉及多个因素，导致在使用Ultralytics的RTDETR模型时精度不佳。以下是一些可能的原因和解决方案：

1. 数据集差异：虽然您使用的是VisDrone数据集进行训练，但可能存在数据预处理、标注质量等方面的差异。确保您的数据预处理步骤与论文中描述的一致，包括图像大小调整、归一化等。此外，检查标注文件的准确性，确保与论文使用的数据集一致。
2. 模型配置和参数调整：不同的模型配置和参数设置对模型的性能有很大影响。检查您使用的RTDETR模型的配置设置是否与论文中的一致，包括网络结构、优化器类型、学习率、批次大小等。可能需要针对您的任务和数据集进行一些调整和优化。
3. 训练策略：训练深度学习模型需要适当的策略，包括训练周期数、学习率调整策略等。确保您的训练策略与论文中的一致，并进行足够的训练周期以达到收敛。
4. 硬件和环境差异：硬件差异（如GPU型号、计算能力）和环境设置（如操作系统、库版本）可能会影响模型的训练效果。尽管这些因素通常不是主要问题，但在某些情况下可能会对性能产生影响。确保您的硬件和环境设置与论文中的描述相匹配或尽可能接近。
5. 模型初始化权重：如果您使用的是预训练模型，确保您使用的初始化权重与论文中使用的权重一致或兼容。不同的初始化权重可能会对模型的性能产生影响。
6. 模型结构和特性：不同的模型结构和特性对于不同的任务和数据集可能具有不同的表现。虽然RTDETR在许多应用中表现出良好的性能，但它可能不完全适合您的特定任务和数据集。您可以考虑尝试其他模型或结构来获得更好的性能。

针对以上几点，您可以逐一检查并调整相关设置和参数，以改善模型的性能。此外，还可以参考其他相关研究和实践经验，了解其他人在类似任务上使用的方法和技巧，以获得更多的启示和解决方案。