Ultralytics YOLO项目中RT-DERT模型验证指标异常问题解析

在基于Ultralytics YOLO框架进行RT-DERT模型训练时，开发者可能会遇到一个典型问题：模型训练完成后自动验证阶段表现正常，但手动调用.val()方法时却出现所有评估指标（如mAP）归零的情况。这种现象往往与模型权重加载和验证流程的配置密切相关。

问题本质分析

该问题的核心在于验证阶段未能正确加载最优模型权重。当开发者使用独立验证脚本时，若未显式指定训练生成的最佳权重文件（通常为best.pt），系统可能默认加载最后一次训练的权重（last.pt），而该权重可能尚未达到最优性能。

技术解决方案

1. 显式指定权重路径
   在调用.val()方法时，必须明确指向训练过程中保存的最佳权重文件：

   model = YOLO('path/to/best.pt')
   metrics = model.val()
   

2. 权重文件验证机制
   建议在验证前通过以下步骤确认权重有效性：

   • 检查训练目录中best.pt文件的存在性
   • 验证文件完整性（大小应与last.pt相近）
   • 通过torch.load()测试权重可加载性

3. 数据集配置复核
   确保验证阶段使用的数据集配置与训练完全一致，特别注意：

   • 图像尺寸（imgsz参数）
   • 数据增强配置
   • 类别数量与顺序

深度技术建议

对于自定义数据集训练，建议建立三重验证机制：

1. 训练中验证
   通过设置val=True和验证频率参数，确保训练过程有规律地进行在线验证。

2. 离线验证
   训练完成后使用独立脚本验证，此时应注意：

   • 使用与训练相同Python环境
   • 禁用可能影响结果的数据增强
   • 记录原始输出和预处理后数据对比

3. 可视化验证
   通过预测结果可视化交叉验证模型性能：

   model.predict('validation_images', save=True, conf=0.5)
   

典型误区警示

1. 环境不一致陷阱
   在不同环境中验证可能导致结果差异，建议使用容器化技术保持环境一致性。

2. 静默失败风险
   当验证集路径错误时，系统可能不会报错而是返回全零指标，需主动检查数据加载日志。

3. 指标解读误区
   某些情况下低mAP可能反映的是评估参数（如IOU阈值）设置不当，而非模型本身缺陷。

通过系统性地实施这些验证策略，开发者可以确保RT-DERT模型评估结果的可靠性，为后续模型优化提供准确的方向指引。