train_loss下降，val_loss不变，map一直不变，自建数据集预测效果很差。

[Chris-zixuan]

自建的数据集，使用fasterrcnn是可以正常训练和预测的。只有yolo系列不可以。 我查了一下说是可能因为过拟合？ 也试过调参之类的手段，没什么效果。 YOLOV5效果也只能说勉强可以，迟迟找不到原因

[Chris-zixuan]

会不会是我自建数据集图片大小的问题呢？ 我用的是224*224的图，train脚本和yolo脚本内也修改了对应的参数呀。

[PengPeng-JunJun]

预训练模型是用的416*416的图像来抽取图像特征的，不过也有可能是你说的这个原因。你的数据集大小是多少呢？ 我之前也遇到过类似你这样的问题，是优化器的选择。如果数据量不大，用sgd很难收敛，我300个E都没有收敛，改成adma后，80个E左右，MAP就有0.8了

[PengPeng-JunJun]

建议从头到尾仔细看一下UP主写的注释，很详细，会让使用者避坑

[bubbliiiing]

额，adam会收敛快点。 224也确实不合适。 不过和具体检测的目标也有关的

[Chris-zixuan]

预训练模型是用的416*416的图像来抽取图像特征的，不过也有可能是你说的这个原因。你的数据集大小是多少呢？ 我之前也遇到过类似你这样的问题，是优化器的选择。如果数据量不大，用sgd很难收敛，我300个E都没有收敛，改成adma后，80个E左右，MAP就有0.8了

我确实没试过修改优化器。。。但是代码我是吃透了。看了很多遍

[Chris-zixuan]

额，adam会收敛快点。 224也确实不合适。 不过和具体检测的目标也有关的

我试试adam

[s5377689]

我發現只要改了東西訓練MAP都會變超級低，不知道要怎麼挑整參數

[oldmonsterlee]

你好，请问你的这个问题解决了吗？

[MingAze]

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