YOLOv3错误的边界框预测

Question

我为1堂课训练了YOLOv3。当我试图预测在图片中找到我的物体时，会给我错误的边界框坐标和形状。

我已经用70 608x608图像训练了yolov3-tiny版本。运行得很完美。甚至我都用CPU对其进行了训练，并且大约有100张图像可以准确地检测到我的物体。

yolov3-tiny cfg设置： batch=64 subdivisions=2 width=416 height=416

我发现了70张图像。但是，它们是640x480的图像。我将所有图像调整为640x480尺寸。然后，我在Google Colab上用170张图像训练了yolov3-tiny和yolov3。尽管训练结果显示精度为0.08，但我得到的检测结果却很糟糕。

yolov3.cfg设置：

batch=1 subdivisions=1 width=640 height=480

我想知道为什么结果会变差。如何进行准确的检测？

Answer 1

[已更新]

我记得YOLO会为您调整尺寸，以保持宽高比。您是否尝试过在不更改cfg中的宽度和高度的情况下运行它？

您应该能够运行训练而无需重新缩放输入图像。尝试运行适用于您但使用新映像的先前配置？

仅注意到您还更改了批次大小和细分。您在第二个配置中提供的值可能太低，以至于模式无法学习任何东西。您是否尝试过返回以前的设置？ （批量= 64，细分= 2）