Computer vision YOLOv3错误边界框预测

我为一节课训练了约洛夫3。当我试图预测在图片中找到我的对象时，它给了我错误的边界框坐标和形状

我已经用70张608x608的图片训练了yolov3微型版本。它工作得很好。甚至我用CPU训练过它，它能准确地检测到我的目标

yolov3微型cfg设置：

batch=64
细分=2
宽度=416
高度=416

我找到了70多张图片。但是，它们是640x480图像。我将所有图像的大小调整为640x480。然后我用170张图片在Google Colab上训练了yolov3 tiny和yolov3。虽然训练结果显示精度为0.08，但我得到了糟糕的检测结果

yolov3.cfg设置：

batch=1
细分=1
宽度=640
高度=480

我想知道为什么结果变得更糟。如何进行准确检测？

[更新]

我记得YOLO为您调整大小以保持纵横比。你试过在不改变cfg宽度和高度的情况下运行它吗

您应该能够在不重新缩放输入图像的情况下运行培训。试着运行以前的配置，但使用新的图像为您工作

刚才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，mode无法了解任何内容。您是否尝试返回到以前的设置？（批次=64，细分=2）

[更新]

我记得YOLO为您调整大小以保持纵横比。你试过在不改变cfg宽度和高度的情况下运行它吗

您应该能够在不重新缩放输入图像的情况下运行培训。试着运行以前的配置，但使用新的图像为您工作

---

刚才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，mode无法了解任何内容。您是否尝试返回到以前的设置？（批次=64，细分=2）

谢谢。我试着不改变微型版本的宽度和高度，但还是失败了。我总是在培训前标准化我的数据。我将尝试不调整大小，但如果现在仅使用640x480图像进行训练失败，那么如果我将它们主要混合在640x480图像中，是否会影响我的模型？对不起，我不知道你在回答的第二部分中的意思。你能详细说明一下吗？另外，我刚刚注意到你在配置中更改了批处理和细分参数。尝试返回batch=64。可能你的模特很难学会每一个时代只有一张图片。让我说得更清楚些。现在，我只训练了带有640x480图像的yolov3微型模型，但失败了。边界框坐标完全错误。我有111张608x608的图片。我将添加70个640x480图像，但我认为640x480图像会破坏我的模型。如果我将640x480图像添加到其他图像中，它是否会严重影响我的模型？此外，我还尝试使用608x608图像训练的模型对640x480图像进行预测，但再次失败。你是对的。我试着先在我的电脑上训练，这就是为什么我改变了批量大小和细分。然后我搬到了Colab，我忘了换了。谢谢。我试着不改变微型版本的宽度和高度，但还是失败了。我总是在培训前标准化我的数据。我将尝试不调整大小，但如果现在仅使用640x480图像进行训练失败，那么如果我将它们主要混合在640x480图像中，是否会影响我的模型？对不起，我不知道你在回答的第二部分中的意思。你能详细说明一下吗？另外，我刚刚注意到你在配置中更改了批处理和细分参数。尝试返回batch=64。可能你的模特很难学会每一个时代只有一张图片。让我说得更清楚些。现在，我只训练了带有640x480图像的yolov3微型模型，但失败了。边界框坐标完全错误。我有111张608x608的图片。我将添加70个640x480图像，但我认为640x480图像会破坏我的模型。如果我将640x480图像添加到其他图像中，它是否会严重影响我的模型？此外，我还尝试使用608x608图像训练的模型对640x480图像进行预测，但再次失败。你是对的。我试着先在我的电脑上训练，这就是为什么我改变了批量大小和细分。然后我搬到了科拉布，我忘了改变它。