1. valid漏检误检分析
- ①为了探查第二层反向找出来的目标特征在最后一层detector上的意义！——为什么最后依然可以框出来目标，且mAP还不错的？
- ②如何进一步提升和改进这个数据的效果？可以有哪些优化数据和改进的地方？让网络学习到正确的东西？
- ③是不是预定义的anchor有问题？不匹配？要去验证！拿到证据！办法是：看训练loss的地方，anchor和gt的匹配情况，正负样本的情况
- ④loss是有问题的，反常的
下面需要给上面的问题一个个的找答案！！！
yolov3-spp 训练结果分析：网络结果可解释性、漏检误检分析
news2025/1/17 16:03:30
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