Tensorflow 掩码rcnn给出的mAP小于1%，即使训练损失小于0.01

我正在尝试使用tensorflow对象检测api训练一个掩码rcnn模型

我使用的是自定义数据集，即肺癌患者肺部的灰度CT扫描图像。 使用legacy/train.py训练模型时，总损失在大约10个时期内迅速收敛到0.01。 但在tensorboard上查看训练时，Loss/BoxclassifierLoss/mask_Loss始终为0。运行legacy/eval.py生成的最大映射为0.0001，使用相同的图像来训练模型。预测框的精度为0.01，与实际物体的精度相差甚远

我尝试了matterport mask rcnn，得到了很好的结果，甚至训练了一个更快的rcnn模型，从中我得到了一个具有相同数据集的.28映射

我还在配置文件中尝试了一些计算技术

有人能解释一下为什么会这样吗