暗网：损失减少，但训练 1 个班级时 iou 保持在非常低的水平

问题描述

我正在用 1 个班级训练 Darknet Yolo（有 9000 个训练示例！），但我有这个输出样本：

v3 (IoU loss,normalizer: (IoU: 0.07,obj: 1.00,cls: 1.00) Region 150 Avg (IoU: 0.000000),count: 1,class_loss = 0.003734,IoU_loss = 0.000000,total_loss = 0.003734  

IoU 保持恒定为 0.07，并且类别损失非常低。

 (next mAP calculation at 1000 iterations) 
 250: 0.004589,0.011130 avg loss,0.000004 rate,7.071465 seconds,16000 images,2.931760 hours left

导致这个恒定小IoU的问题是什么？

详情

yolov4-custom.cfg 文件中最相关的部分：

batch=64
subdivisions=16
width=512
height=512
channels=1
momentum=0.949
decay=0.0005

max_batches = 2000
steps=1600,1800

...

filters=18
activation=linear


[yolo]
mask = 6,7,8
anchors = 12,16,19,36,40,28,75,76,55,72,146,142,110,192,243,459,401
classes=1

obj.data 文件：

classes = 1
train  = /content/darknet/build/darknet/x64/data/train.txt
names = /content/darknet/build/darknet/x64/data/obj.names
backup = /content/darknet/build/darknet/x64/backup/

obj.name 文件：

Object

解决方法

首先你需要改变cfg文件。如果你有