map太低

[ross-stack]

您好，我看您预训练的模型map有80%多，可我使用您给的开放的数据集进行训练，且anchor使用的也是该数据集的，代码方面也跟您一致，map才在60%左右徘徊，想知道如何提高map，不知道哪里出了问题，想找您请教一二！

[DataXujing]

Kmean聚类出的anchor训练没有COCO kmean出的anchor效果好，建议直接使用COCO的anchor训练

[ross-stack]

Kmean聚类出的anchor训练没有COCO kmean出的anchor效果好，建议直接使用COCO的anchor训练

那如果想再进一步提升map是否有别的办法，除了修改auchor！目前的map是到81.2%左右！尝试修改了一些参数任然没有明显的提升

[ross-stack]

Kmean聚类出的anchor训练没有COCO kmean出的anchor效果好，建议直接使用COCO的anchor训练

那如果想再进一步提升map是否有别的办法，除了修改auchor！目前的map是到81.2%左右！尝试修改了一些参数任然没有明显的提升

我尝试了批量测试出val数据集里的出现有漏检，重复检测的情况，但是就是不知道如何修改才能避免这种情况的发生！

[DataXujing]

• 可以修改损失函数，比如使用 Focal Loss, GIoU Loss, DIoU/CIou Loss等；
• 可以加入大量的数据增强的策略，可以参考SSD paper中的数据增强；
• 可以替换修改后处理策略，比如 softNMS, 使用D/CIoU等
• 多尺度训练，多尺度测试等策略

温馨提示： 最近YOLO v4的paper和代码已经开源，可以参考YOLO v4的paper去持续优化YOLO v3!!!

[guker]

Kmean聚类出的anchor训练没有COCO kmean出的anchor效果好，建议直接使用COCO的anchor训练

那如果想再进一步提升map是否有别的办法，除了修改auchor！目前的map是到81.2%左右！尝试修改了一些参数任然没有明显的提升

单单修改anchor，map就提高了81.2%？

[ross-stack]

or训练

那如果想再进一步提升map是否有别的办法，除了修改auchor！目前的map是到81.2%左右！尝试修改了一些参数任然

对的，你的成功了吗 方便加个qq交流一下吗

[B1D1ng]

or训练

那如果想再进一步提升map是否有别的办法，除了修改auchor！目前的map是到81.2%左右！尝试修改了一些参数任然

对的，你的成功了吗 方便加个qq交流一下吗

or训练

那如果想再进一步提升map是否有别的办法，除了修改auchor！目前的map是到81.2%左右！尝试修改了一些参数任然

对的，你的成功了吗 方便加个qq交流一下吗

您好，我是一名刚刚入门的新手，可以加个联系方式学习一下吗