Keras RetinaNet 结果真的很糟糕

Question

所以我正在尝试基于 Keras RetinaNet 和 ResNet-152 主干制作对象检测模型。我遵循了每个教程，解释了如何做。到目前为止，我已经训练了我的模型，我实现的损失是 0.81，我认为这是一个很好的结果。

Classification Lost

Regression Lost

这是我在标签 img 中执行的 bounding box 过程示例

但不知何故，当我试图预测新图像（4张图像）的结果时，结果真的很奇怪，这是每个图像的结果

Filename, boxes, scores, labels

我在创建数据集时做错了什么吗？因为我只调整了一些代码，比如

• 我评论了“setup_gpu(gpu)”命令
• 我在train.py参数部分将默认主干从“resnet50”更改为“resnet152”

对于代码，我使用了 https://github.com/fizyr/keras-retinanet

编辑：

这些是我尝试使用自己的训练数据进行预测时的示例。虽然其中一个是正确的，但是置信度非常低，甚至没有达到0.5。

1. Prediction - I
2. Prediction - II