使用yolov4_coco_100e的cfg训练网络，计算map过程特别慢

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您好，非常感谢您能够提供这么好的yolo框架。但是我在使用yolov4_coco_100e的cfg文集训练时，计算map的过程特别慢，计算一次map要花费6分钟的时间。我使用的batch_size=8，subdivisions=4,使用的数据集共2500张，测试集有600张，gpu是1080的。我在u版的yolo上使用yolov4训练我的数据相同的设置计算map只需要30秒的时间，请问这里面是哪里出了问题？

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您好，网络在训练是第四次计算map开始，计算的速度开始变得正常，只需要是20s左右的时间。问题基本已经得到解决，但每次开始训练得第一二个map的计算依然非常缓慢，需要用6分钟左右得时间，不知道具体是什么原因。 另外想请教一下，如果我想修改网络得骨干网或其他地方的结构，我该如何修改并使用自己的网络模型进行训练，是和mmdetection里面一样吗？

[wuzhihao7788]

导致很慢的原因可能会有很多，个人觉得是不是磁盘IO的问题。目前对数据数据集的加载是从本地磁盘读取图片，批量预测的，建议可修改一下worker_num数量