更换Backone为densenet121后，mAP不增反降的问题

[ZaoYum-Liao]

如题目所示，在yolo3中我尝试更换backone为densenet121并使用keras自带的预训练权重，发现mAP从0.849掉到了0.828。如果从头训练不使用预训练权重的话mAP更是掉到了0.63左右，根本无法从头开始训练，我也尝试在从头训练中将LR调大到0.05然而效果一般，看了很多关于dense-yolo3的论文进行复现也得不到论文的效果......
也尝试了densenet201，和densenet121的效果差不多.....
不知道啥问题了，快困扰我两三个星期了，希望能够达到作者大大的回复......

[bubbliiiing]

densenet121感觉没有darknet53好呀。为什么会提升啊，而且darknet53的部分是用coco预训练的，densenet没有

[ZaoYum-Liao]

看别人论文对densenet进行修改后对比yolov3有一定的提升，我按照作者的网络架构图对densenet进行修改，然而在从头训练的情况下mAP在IOU=0.5时却只有0.62左右，远远达不到论文表示的比yolov3还高两个点。。 我猜测是从头训练的问题，没有对特征提取网络进行预训练，然后我使用keras自带的densenet201并加载keras的预训练权重，然而mAP还是比yolov3低一点点。就如上述问题所示中，发现mAP在iou=0.5时从0.849掉到了0.828。 所以我有点疑问，我是否在对densenet进行修改过后要在coco上面进行预训练才能达到论文的效果呢？

[bubbliiiing]

1、densenet121都比darknet53好吗。我没看过这篇论文 2、道理上是这样