nlynzb

你好，请问这个问题解决了吗？是由什么问题造成的？

> > 你好，请问这个问题解决了吗？是由什么问题造成的？ > > 还没找到原因，请问你对此有什么想法吗 抱歉，目前还在训练中，结束后我才能根据结果对该问题提出一些想法

我在训练后也出现了val_box loss上升的情况，后来在我重新训练的时候我注意到了一个小细节，当我们第一次运行train.py文件时，如果程序在读取数据后出错（已经生成了cache文件），当我们更改错误并再次运行train.py文件时会发现，程序读取的数据出现了问题，它会显示scanning rgb和ir图像的路径是相同的（train和val都是），也就是说我们这次训练的数据是同一模态的两对数据，存在大量的相同数据，我想也许是这种情况导致我们最后的结果过拟合，当然，上面只是我的推测，再次训练出结果后才能确定是否正确。

我觉得可以试一试，但不敢保证一定管用 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: ***@***.***>; 发送时间: 2023年10月5日(星期四) 晚上9:38 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.***>; ***@***.***>; 主题: Re: [DocF/multispectral-object-detection] 请问最后得到的loss曲线中的val box loss为什么是上升趋势呢 (Issue #59) 那把cache文件删掉重新训练一次吗 发自我的iPhone ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: nlynzb ***@***.***> 发送时间: 2023年10月5日...

今天我换了一个小型数据集完成了训练，但是在result.png上仍然存在val_box loss上升的问题，但是我在tensorboard打开log文件却发现一切都是正常的，（图不知道怎么放上去），也许是什么地方出现了错误导致画图有问题。

> > 我在训练后也出现了val_box loss上升的情况，后来在我重新训练的时候我注意到了一个小细节，当我们第一次运行train.py文件时，如果程序在读取数据后出错（已经生成了cache文件），当我们更改错误并再次运行train.py文件时会发现，程序读取的数据出现了问题，它会显示scanning rgb和ir图像的路径是相同的（train和val都是），也就是说我们这次训练的数据是同一模态的两对数据，存在大量的相同数据，我想也许是这种情况导致我们最后的结果过拟合，当然，上面只是我的推测，再次训练出结果后才能确定是否正确。 > > 您好，想请问一下您说的读取数据出错，那下面的这种情况下有warning，算读取出错吗  我看了一下，在红框下面数据是有被成功读取的（注意看一下读取的数据是否完整，比如你的训练集是否为4129），新的cache也被创建，所以这个警告可以忽略，对最后的result.png有疑问最好是根据自己训练生成的log文件去tensorboard查看训练和验证曲线，希望以上对你有所帮助

> 使用作者给出的数据集和best.pt权重，但是mAP等各种指标都与报告结果有很大区别，想知道推理时能够接近作者指标的参数，以便确定数据集是否有问题。 你好，请问作者给出的best.pt权重在哪里，我没找到

I have also encountered the same problem. How should I solve it?