CangWang

有可能是因为训练量太少了，我看用了voc2012后训练数据多了8倍，训练次数也多了8倍，有可能是因为训练数据不足

  这次使用了voc2012+voc2007的训练集，用yolov4-mobilenet训练了200次，结果依然是非常差，没改任何训练代码。究竟问题出在哪？

如果blog主实在没有时间，请开个微信群或者QQ群方便讨论问题，不然有些情况完全找不到北。

 val的时候，物体置信度都非常低，但是都识别都大于0.005的置信度，iou计算也是起作用，但是识别出来的数量太多了，这就可能导致mAp非常低的原因。我训练了200次VOC2012+VOC2007，batch为8，loss到达了12左右，究竟置信度和loss值到达多少才正常。

@zhanghongsir eval_voc很慢，是因为他在这个时候没有使用gpu计算，你想fps快，需要改进yolo框、backbone网络 fpn层

@Imagery007 我是使用mobilenetv3去训练，可以给我看看你最后训练出来的loss是多少吗？

@Imagery007 问题来了，我和你的loss查不多，但是我map只有0.47%。想问一下你那边如果用yolo4-mobilenetv3去训练会出现一样的问题吗？

@Imagery007 我看到有问题说，他这个框架的yolo4大概要训练250~320个epoch才能mAp才到最高，方便加个微信或者QQ讨论一下？我QQ284699931

 loss训练到10后，很难再训练下去，lr是1e-5，mAp值是0.473%，blog主是否能提示怎么优化训练？

@gll-sketch 看评论的意思是0.多的值是正常