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hllovexsy
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有大佬能够帮我解决一下我的模型的问题吗?我做的模型是识别红外图片中的绝缘子缺陷,但是对于这些复杂背景的识别,效果不是特别好,我目前有3000多张这种复杂背景的绝缘子照片,我训练的指标准确率只有0.6几,回召率0.5几,map50 0.5几,map50-95:0.2几,想知道该怎么样提高模型的识别能力,目前时间很紧张,我也想不到特别好的方法,而且我训练一次的时间很长,通常要10多个小时,有点耽误不起时间了,希望有哪位大佬可以帮帮忙。
韫雨翡洛
初级粉丝
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直接买个训练好模型
2026-10-07 19:08:33
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不感兴趣
开通SVIP免广告
傻乌鸡生气了?
高级粉丝
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分两步,1是识别目标,排除干扰,2是识别缺陷,另外3000张样本太少了
1号搬砖人
核心吧友
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同意一楼,分两步走,先定位绝缘子串再在框内判缺陷,背景干扰能小很多。你map50有0.5、map50-95才0.2,差距这么大说明主要卡在框定位而不是判别,红外边界模糊,重点回去查标注,框标松、漏标都直接拉低召回。实操上imgsz提到1280、加个P2小目标头,增强别套RGB色彩抖动,红外做亮度对比度翻转加噪就行,再按简单/复杂背景拆开评估,缺哪类补哪类
大海96
铁杆吧友
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通过调整焦距,一般可一定程度改善
Offer收割机
初级粉丝
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时间紧就别每轮都拿全量跑:先抽五百张小子集跑几十轮做对照,定下尺寸和增强再用全量跑终版;另外看眼 GPU 利用率,低就是卡在读图不是算力。
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