微调det_v4，hmean很低

[ymy1005]

微调det_v4，loss从降低4.9降到1.2，但是precision，recall，hmean都很低，基本是0.04，这种情况原因是啥？

[ymy1005]

2000张训练数据，400张验证，batch_size是8，lr是0.0001，到21个epoch后hmean一直无法提升

[UserWangZz]

可以先infer一下看看模型输出，查找原因

[ymy1005]

是因为模型太大很难调出效果吗，数据集是根据原模型检测不出来的情况准备的，专门微调检测这一种情况。现在是22个epoch，hmean还是0.04

[UserWangZz]

数据量大吗

[ymy1005]

数据量大吗

2000张训练数据，400张验证，现在是到27个epoch，hmean还是0.04

[gengyanlei]

请问你设置cal_metric_during_train: false了么，然后这个还会评估精度么？我的都是0

[ymy1005]

请问你设置cal_metric_during_train: false了么，然后这个还会评估精度么？我的都是0

设置了， cal_metric_during_train: false，有eval数据，每到一定轮数评估一次。我的loss在持续降低，但是precision，recall，hmean没怎么提高，都很低

[gengyanlei]

那你模型导出时，导出了student、student2、teacher 3个文件夹的推理模型文件么？

[gengyanlei]

@ymy1005 你看过这个issue么
#11796

[ymy1005]

那你模型导出时，导出了student、student2、teacher 3个文件夹的推理模型文件么？

我用的配置是student.yml，模型是best_accuracy，微调生成best_accuracy模型。加载的时候有两个告警：The pretrained params backbone.conv1.hardswish.scale not in model，The pretrained params backbone.conv1.hardswish.bias not in model，参数不能完全加载

[gengyanlei]

好吧，我用的ch_PP-OCRv4_det_cml.yml，这个丢失的更多。而且搜到说尽量别用这个yml
按照你说的，我再重新试试，谢谢

[UserWangZz]

请问你设置cal_metric_during_train: false了么，然后这个还会评估精度么？我的都是0

设置了， cal_metric_during_train: false，有eval数据，每到一定轮数评估一次。我的loss在持续降低，但是precision，recall，hmean没怎么提高，都很低

一般不会掉这么点的，可能还是需要检查下哪里出问题了

[gengyanlei]

@UserWangZz
我现在重新训练了，按照ch_PP-OCRv4_det_student.yml来训练的；结果检测效果有提升，从264个框提升到295个；但是还差很多。

[UserWangZz]

@UserWangZz 我现在重新训练了，按照ch_PP-OCRv4_det_student.yml来训练的；结果检测效果有提升，从264个框提升到295个；但是还差很多。

差很多是指什么情况呢？

[gengyanlei]

@UserWangZz 这有个loss一直为0

我标注的是小尺寸的图片800-2000，然后检测是大尺寸的图10000+，有很多漏的（约1/4漏掉）。

[UserWangZz]

cbnloss在这个yml中是不起作用的