Honey

感谢回复，配置如下，四种都试过，速度都是一样的，速度都是与GTX1660相当，：    

两种显卡 3090 和 A4000 训练速度基本没有提升

我目前的recall ，precision，map分别如下，我还是个小白，应该如何改进和分析呢，辛苦啦   

还有一个问题，就是两次训练，设置的shape不一样，一次608大小，一次416大小，618的效果反而远小于416的，请问这种情况正常吗？

不，我608608的效果却是远不如416416好，我检测的鱼竿发自我的荣耀手机-------- 原始邮件 --------发件人： ChenMaolong ***@***.***>日期： 2022年4月25日周一 10:26收件人： bubbliiiing/yolov4-pytorch ***@***.***>抄送： HongliEmperor ***@***.***>, Author ***@***.***>主 题： Re: [bubbliiiing/yolov4-pytorch] 关于不同输入大小图片的锚框问题 (Issue #303) 同问，608608是获取yolo4_voc_weights.pth的input_shape输入尺寸，是不是选择608608会比416*416实验效果好？还有当检测肺结节（3-5mm目标比较小）yolo_anchors.txt是否通过kmeans_for_anchors.py修改后再进行实验效果会好一点？ —Reply to this email directly, view it on GitHub, or...

> 你好，我在训练自己的数据集中(只有行人这一个类别)，训练了100个epoch,前50个epoch冻结训练，后50个epoch不冻结训练，计算ap时发现recall为5%,precision为97%，voc_ap=45%。请问我应该如何调整超参数呢？ 我觉得训练的时候应该是先不冻结训练再冻结训练吧，效果好些

能加个qq吗，我现在所做的与你有相似之处，我也是只有一个类别，也在寻求改进模型效果,qq:3097254259 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "bubbliiiing/yolov4-pytorch" ***@***.***>; 发送时间: 2022年4月21日(星期四) 晚上8:39 ***@***.***>; ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [bubbliiiing/yolov4-pytorch] 有关于训练效果的问题 (Issue #296) 你好，我在训练自己的数据集中(只有行人这一个类别)，训练了100个epoch,前50个epoch冻结训练，后50个epoch不冻结训练，计算ap时发现recall为5%,precision为97%，voc_ap=45%。请问我应该如何调整超参数呢？ 我觉得训练的时候应该是先不冻结训练再冻结训练吧，效果好些 您好，我在其他行人数据集上训练了多个epoch后保存了最后一个模型，采用迁移学习的方法再训练私有数据集。目前recall48.7,precision82，AP=56.79。我使用官方yolov5代码训练私有数据集的AP大概为83，请问还有什么方法提升精度吗？对了，这个是我训练保存的权重，麻烦看一下还有什么需要调整的吗？ — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You...


同学我也是这个问题，找了很久也不知道原因

 我ground_truth下面有文件，但是他好像说不全