使用YOLO模型在提高精度的同时保持召回率

Question

我们正在尝试构建一个对象检测应用程序，用于手持对象(钱包，刀，手机等)，这需要高精度和召回。

尝试使用YoloV4和V7模型，每个类大约有20K图像。测试MAP在80%左右，精度90左右，召回率75左右。但是，在现场测试中，我们面临着物体处于一定角度时误检和漏检的问题。有哪些选项可以进一步改进模型?

Answer 1

你必须收集更多的图像，你需要更多的时代来更准确地检测。