[Training Issue] mAP异常低

[pangkun248]

我用mobilenet_yolov3_lite从头来训练我自己的数据,因为自己的数据是二次元游戏截图,与现实物体差距较大，所以没有使用预训练模型。 但是我发现训练的结果与测试的结果相差很大,map几乎为0，但是recall几乎为1 我的网络配置：https://drive.google.com/open?id=1TtzhXDKzwyiSvjqdPfHUK_dLjSJ2sS41 在配置中我把bn层给删掉了，但发现无论我删没删好像不是很影响结果的准确率.都不是像训练结果展现的那样。我拿图片(无论测试还是训练集)测试发现效果也不太好,虽然大部分能检测出来。但远没有达到recall=1我不太清楚问题出在哪了。所以有人知道这种情况为什么会发生吗，先谢谢了 :)

[eric612]

看不出來確切原因，但我直覺應該是資料方面的問題，建議你可以在訓練與測試過程中打印出來圖跟bounding box

[pangkun248]

看不出來確切原因，但我直覺應該是資料方面的問題，建議你可以在訓練與測試過程中打印出來圖跟bounding box

谢谢，我尝试一下。

[eric612]

另外我看你的solver ，test只有6張，似乎有點少，如果連training的圖也是這麼少，應該是這個問題

[pangkun248]

另外我看你的solver ，test只有6張，似乎有點少，如果連training的圖也是這麼少，應該是這個問題

嗯...那个test_iter我是根据测试样本总数/test_batch_size,写的。我在mobilenet_yolov3_lite_test.prototxt中把batch_size设置成13了(我刚刚看了一下发现实际设置成26，不过应该影响不大吧).我的测试集大概78张图片，训练集大概700多张图片

[AnmachenGuo]

https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO/issues/194 跟我问题一样，test.prototxt的batchsize改成1试试

[pangkun248]

#194 跟我问题一样，test.prototxt的batchsize改成1试试

是的，就是batchsize的原因,已经解决了.不过还是谢谢了

[eric612]

因為我GPU記憶體不夠，所以test batch size我都只用1 ，大於1的我沒測試過，問題應該出在這行 https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO/blob/master/src/caffe/layers/yolov3_detection_output_layer.cpp#L344-L387

裡面的bbox 都塞到第一個batch裡，改掉就會正常