使用 Mask RCNN 进行细胞核分割给出更差的预测

Question

我使用的是 tesnorflow 2.9 和 keras 2.12 版本 我对所有层进行了 20 个 epoch 的训练，我的训练图像是 580，批量大小为 15。mrcnn 掩码损失没有减少，它保持在 0.60。而且我不训练 20 个时期，我跑 5 个时期并加载最后一个重量然后运行下一个时期。

这是我的配置

GPU_COUNT = 1
IMAGES_PER_GPU = 1

BATCH_SIZE = 15

BACKBONE = "resnet101"

DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.5

NUM_CLASSES = 1 + 1  # background + nucleus

IMAGE_MIN_DIM = 512
IMAGE_MAX_DIM = 512

RPN_ANCHOR_SCALES = (8, 16, 32, 64, 128)  # anchor side in pixels

TRAIN_ROIS_PER_IMAGE = 128

STEPS_PER_EPOCH = ((int)(len(train_ids)*0.8) // BATCH_SIZE)
VALIDATION_STEPS = max(1, ((int)(len(train_ids)*0.2)) // BATCH_SIZE)

RPN_NMS_THRESHOLD = 0.9
RPN_TRAIN_ANCHORS_PER_IMAGE = 64

DETECTION_MAX_INSTANCES = 400
MAX_GT_INSTANCES = 200

USE_MINI_MASK = False

请有人建议训练我的模型时发生了什么问题