ChenMaolong

单类别小目标检测在yolo.py文件中修改confidence,nms_iou指标对map,recall,precision结果没有作用？

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单类别小目标检测在yolo.py文件中修改confidence,nms_iou值对map,recall,precision结果没有作用？是confidence,nms_iou值不在yolo.py文件里面改吗？我看utitle.box.py和getmap.py文件都有 ，utitle.box.py改了confidence,nms_iou也没用，只有getmap.py文件改了confidence=0.0001,nms_iou=0.01精度提高了一个点但是precision和recall指标一点变化都没

yolotraining.py中参数问题

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大佬，我的数据集是单类别小目标肺结节病灶的，类别为1不是自然图像，尺寸608*608， yolo_trainning.py中 self.obj_ratio = 5 * (input_shape[0] * input_shape[1]) / (416 ** 2) self.cls_ratio = 1 * (num_classes / 80)这里我是不是应该把416改为608，还有80改为1的？还有其它要改的地方吗？

检测框和真实框相差不大，但是检测率很低，是要改什么指标吗，单类别小目标检测？

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   nodule 0.0468 237 201 241 204 nodule 237 201 241 205 怎么检测的检测率这么低，两个相差也不大啊

怎么提高recall?

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大佬，怎么降低map中的FN来提高recall指标，我看有些论文相同数据集yolov4的precision-recall相差2%左右,我的相差19%？是要改什么阈值吗？单类别小目标检测

voc数据集训练totallossnan lossnan问题？

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大佬，我用的model_path = 'model_data/yolo_weights.pth'跑的voc单类别数据集，类别也改了， Start Validation Epoch 73/600: 100%|██████████| 14/14 [00:08

voc数据集预训练用的coco权重，有voc权重吗？在这个权重下input_shape可以用608*608吗？

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这里input_shape改为608*608还需要改其它参数吗？