请教yolo11跑tiny person

Question

本人刚入门用yolo11跑tiny person数据集（训练集794张，验证集816张），跑出来结果map值和精确度都很低，想请教一下是什么原因？是因为数据集的选择不当吗？

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:

从您提供的信息来看，使用YOLOv11模型在tiny person数据集上训练后得到的mAP值和精确度较低可能有以下几个原因：

1. 数据集选择：数据集的大小、质量和多样性对模型性能有很大影响。对于tiny person数据集，可能存在标注不准确、样本数量不足、样本多样性不够等问题。您可以考虑对数据集进行扩充，如旋转、裁剪、缩放等操作来增加样本的多样性。
2. 数据预处理：数据预处理对于模型的性能至关重要。确保您的数据预处理步骤正确，包括图像大小调整、归一化等。
3. 模型选择：YOLOv11是一个较新的模型，对于特定的数据集，可能需要一个更合适的模型或配置来获得最佳性能。您可以尝试使用其他版本的YOLO模型或调整模型的配置参数。
4. 训练时间和参数调整：确保您的模型训练足够长时间，并且参数设置得当。过早停止训练可能导致模型未能充分学习。同时，您可以尝试调整学习率、批次大小等参数来优化模型的性能。
5. 评估指标：根据您提供的评估指标（如精确度、召回率、mAP等），您需要确保正确地计算了这些指标，并且它们适用于您的数据集和特定任务。

此外，根据您提供的图表内容，有一些可能的观察和建议：

• 检查box loss、cls loss和dfl loss的值，确保它们在训练过程中逐渐降低。如果这些值很高或没有降低，可能表示模型未能正确学习。
• 检查precision和recall的值，如果这些值较低，可能表示模型对正负样本的区分能力不强。
• mAP值是一个重要的评估指标，它考虑了精度和召回率。您的mAP值较低，可能需要进一步优化模型以提高性能。

综上所述，要提高YOLOv11在tiny person数据集上的性能，您可以尝试上述建议，并根据您的具体情况进行调整。同时，您还可以参考相关的文献和教程，了解更多关于YOLO模型和训练技巧的信息。