使用官方的yolov4.pth测试视频什么也检测不出来

[futureflsl]

我训练了一个模型，然后测试发现什么也检测不出来，于是怀疑是不是训练模型的是不是有问题，结果我用官方的yolov4.pth检测也是什么也检测不出来，这是怎么回事？连data/dog.jpg都检测不出来任何物体

[futureflsl]

测试用models可以检测出来了，但是训练模型不行，目前这个项目的训练的模型都检测不到物体

[Crysple]

测试用models可以检测出来了，但是训练模型不行，目前这个项目的训练的模型都检测不到物体

没太明白，能详细说下吗？我用train.py train了五百多个epoch，AP和recall能达到70+，但我运行'models.py' load checkpoints plot的时候，一个bbox都没有，即便是训练数据

[biel-wangdf3]

解决了吗，遇到了同样的问题，一个也检测不出来

[futureflsl]

这个项目不适合训练

[biel-wangdf3]

这个项目不适合训练

不用预训练模型，训练完后也是啥也检测不到，有遇到吗？

[biel-wangdf3]

默认情况下，训练的时候用的是DarkNet训练的，因为在cfg.py文件中默认Cfg.use_darknet_cfg = True，然而在models.py中测试时用的Yolov4在测试，改Cfg.use_darknet_cfg = False后训练作者提供的数据集，训练四十几个迭代就可以检测出来目标了； 亲测有效；

[futureflsl]

默认情况下，训练的时候用的是DarkNet训练的，因为在cfg.py文件中默认Cfg.use_darknet_cfg = True，然而在models.py中测试时用的Yolov4在测试，改Cfg.use_darknet_cfg = False后训练作者提供的数据集，训练四十几个迭代就可以检测出来目标了； 亲测有效；

果然是大佬，我试一试

[snowyseaons]

请问问题解决了吗？我也什么都检测不出来

[hustCYQ]

默认情况下，训练的时候用的是DarkNet训练的，因为在cfg.py文件中默认Cfg.use_darknet_cfg = True，然而在models.py中测试时用的Yolov4在测试，改Cfg.use_darknet_cfg = False后训练作者提供的数据集，训练四十几个迭代就可以检测出来目标了； 亲测有效；

您好！我想将模型在COCO上训练并检测，我使用预训练模型yolov4.pth，并且将Cfg.use_darknet_cfg设置为False，理论上讲损失函数应该很小，并且初始的时候就具有较高的AP，而实际上损失很大，AP接近0，请问应该怎么调整呢？