PyTorch_YOLOv4
PyTorch_YOLOv4 copied to clipboard
WongKinYiu
训练voc数据map很低
作者您好，请教一个问题，我使用python train.py --device 0 --batch-size 1 --img 640 640 --data voc.yaml --cfg cfg/yolov4.cfg --weights 'yolov4.pth' --name yolov4，现在训练至146/299，但是整体map趋于稳定，且map很低，请问是什么问题？
我使用的是ubuntu20.04, CUDA10.1, torch1.6.0, mish-cuda已安装，apex已安装，在产生的缓存以及gt文件都删除的情况下运行的
附部分results.txt 120/299 4.25G 0.01891 0.04423 0.01173 0.07488 1 640 0.2772 0.5126 0.3715 0.1856 0.06063 0.04671 0.02956 121/299 4.25G 0.01875 0.04403 0.01142 0.0742 8 640 0.2797 0.511 0.3731 0.1865 0.06043 0.04684 0.02922 122/299 4.25G 0.01862 0.0437 0.01136 0.07368 6 640 0.2805 0.5106 0.3737 0.1876 0.06027 0.04681 0.02869 123/299 4.25G 0.01872 0.04373 0.01146 0.07392 7 640 0.2812 0.5129 0.3754 0.1879 0.0604 0.04679 0.02856 124/299 4.25G 0.01852 0.04276 0.01112 0.0724 16 640 0.2804 0.5125 0.3756 0.188 0.06057 0.04662 0.02881 125/299 4.25G 0.01856 0.04359 0.0113 0.07345 5 640 0.2829 0.5101 0.3772 0.1892 0.06068 0.0465 0.02886 126/299 4.25G 0.01846 0.04309 0.01098 0.07253 0 640 0.2858 0.5113 0.3778 0.1898 0.06074 0.04639 0.0291 127/299 4.25G 0.01852 0.04323 0.01057 0.07232 0 640 0.2856 0.5117 0.3779 0.1898 0.06088 0.0463 0.02928 128/299 4.25G 0.01828 0.04252 0.01098 0.07178 4 640 0.2834 0.5132 0.3772 0.1893 0.06085 0.04635 0.02942 129/299 4.25G 0.01825 0.04289 0.01089 0.07203 12 640 0.282 0.5124 0.3762 0.1892 0.06078 0.04638 0.02953 130/299 4.25G 0.01809 0.04279 0.01072 0.0716 12 640 0.2834 0.5141 0.3779 0.1898 0.06067 0.04644 0.02936 131/299 4.25G 0.01827 0.04276 0.01063 0.07166 7 640 0.2822 0.5141 0.3784 0.1898 0.06059 0.0465 0.02915 132/299 4.25G 0.01835 0.04269 0.01087 0.07191 0 640 0.2809 0.5149 0.3795 0.1904 0.06053 0.04662 0.02909 133/299 4.25G 0.018 0.04227 0.0104 0.07068 0 640 0.2806 0.5137 0.3798 0.1905 0.0605 0.04663 0.02896 134/299 4.25G 0.01814 0.04207 0.009865 0.07008 9 640 0.2841 0.5151 0.3811 0.1908 0.06041 0.04678 0.02893 135/299 4.25G 0.01802 0.04222 0.01011 0.07034 5 640 0.2861 0.5154 0.3819 0.1912 0.06037 0.04686 0.02887 136/299 4.25G 0.0177 0.04201 0.0103 0.07001 3 640 0.286 0.5141 0.3822 0.1911 0.0603 0.047 0.02902 137/299 4.25G 0.01793 0.0418 0.01008 0.06981 3 640 0.2847 0.513 0.3816 0.1916 0.06028 0.04711 0.02906 138/299 4.25G 0.01778 0.04135 0.009626 0.06875 4 640 0.2863 0.5131 0.3822 0.1917 0.0603 0.04713 0.02885 139/299 4.25G 0.01776 0.04111 0.009896 0.06877 2 640 0.2862 0.5126 0.3822 0.1923 0.06038 0.04715 0.02878 140/299 4.25G 0.01761 0.04102 0.01004 0.06866 7 640 0.2875 0.5125 0.3829 0.1938 0.06036 0.04719 0.02877 141/299 4.25G 0.01782 0.04125 0.009828 0.0689 0 640 0.288 0.5127 0.3825 0.1934 0.06033 0.04721 0.0288 142/299 4.25G 0.01756 0.04067 0.009338 0.06757 6 640 0.2891 0.5124 0.3829 0.194 0.06033 0.04728 0.02891 143/299 4.25G 0.01732 0.04059 0.009215 0.06712 4 640 0.2881 0.5126 0.3822 0.1939 0.06037 0.04735 0.02899 144/299 4.25G 0.01744 0.04094 0.009485 0.06786 4 640 0.2866 0.5131 0.382 0.1937 0.06037 0.04739 0.02917 145/299 4.25G 0.01738 0.04016 0.009515 0.06706 2 640 0.2862 0.5131 0.3822 0.1939 0.06036 0.04732 0.02942
你好，解决了吗？我这也是map只有30左右
你好，你的问题解决了吗？我训练voc数据集的map也很低，一直维持在20-30左右
你好，并未解决
没有，后来我没用这个了，建议使用https://github.com/ultralytics/yolov5的，然后在里面添加YOLOv4.yaml文件使用
在 2022-04-20 14:21:23，"WeifaGan" @.***> 写道：
您好，我也遇到同样的问题，请问解决了吗？
— Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: @.***>