修改 pikachu ssd notebook 来 fit pascal dataset. loss超级低 但是prediction result完全随机


#1

完整的代码在kaggle notebook上:
https://www.kaggle.com/garfieldchh/ssd-notebook?scriptVersionId=22738992

我modify ssd notebook 来尝试一下fit pascalVOC dataset 会是什么效果
model 和 training的代码全用 ssd notebook 一行也没有修改.(除开 tinyssd num_class改成20 ) 只是自己定义了pascal dataset. 我非常确定我自定义的dataset 没有问题


有图为证 bbox 和 label 全都正确

训练完20 epochs. loss看起来也很好 不比pikachu的差多少

但是prediction的结果超级差 不管什么图片几乎95% 会predict person
并且bbox也不像pikachu那么紧凑 感觉prediction就是随机乱predict


求问
1)为什么我这个loss这么低 但是效果那么差? 纯粹是这个 toyssd model underfit 还是我自己修改的哪里出问题了 ?
2)如果是修改出问题 我真不知道哪里有问题 所有的代码都是copy的完全没动 求大神看一看我的kaggle notebook 给指指路 :pray::pray: