凯拉斯视网膜网的结果真的很糟糕

Question

因此，我尝试建立基于Keras视网膜网和ResNet-152主干网的目标检测模型。我遵循了每一个解释如何做的教程。到现在为止，我已经训练了我的模型，我得到的损失是0.81，我认为这是一个很好的结果

Classification Lost

Regression Lost

下面是我在label img中执行的bounding box过程的示例

但不知怎的，当我试图预测新图像（4张图像）的结果时，结果真的很奇怪，下面是每个图像的结果

Filename, boxes, scores,labels

我在创建数据集时是否做错了什么？因为我只修改了一些代码，比如

• 我对“设置gpu（gpu）”命令进行注释
• 我将train.py参数部分中的默认主干从“resnet50”更改为“resnet152”

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

编辑：

这些都是我试图预测的例子，即使是我自己的训练数据。虽然其中一个是正确的，但信心分数很低，甚至没有达到0.5

1. Prediction - I
2. Prediction - II