yolov3-spp 训练结果分析：网络结果可解释性、漏检误检分析

article2024/12/27 1:32:59/文章来源:https://blog.csdn.net/haronchou/article/details/132077009

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！！！

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