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测试时检测的目标框比实际目标大出很多
用一批数据训练模型后,在测试另一批环境有点不同的数据时,虽然类别检测出来了,但是检测框超出实际目标很多,大的都几乎占了图片的一半,分类没什么问题,框位置的回归有很大问题。请问是过拟合还是什么原因?