yolov7 model 检测两类目标人脸和抽烟

我用yolov7 model 检测两类目标人脸和抽烟，通过train训练完成得到best.pt模型权重文件，通过detect.py检测图片，只出现一个标记框，另外一个没有标记或者两个标记成一样的，这种问题如何解决？

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这种情况通常是因为模型训练不够充分或训练数据不够完整，也有可能是检测算法的参数需要调整，你可以尝试以下几个解决方案:

• 增加训练数据量并重新训练模型；
• 对训练数据进行数据增强，以提高模型泛化能力；
• 调整检测算法的阈值，以减小标记框的数量；
• 检查检测算法是否适用于你的数据，并考虑替换其他算法。

看你贴出来的第一张图，应该是将人脸区域都算为吸烟了，这就会导致nms的时候这两个区域重叠大的话认为是同一个区域了。
先调整下nms阈值，改成1和0看下啥效果。
1.数据集问题，你数据集标注是否正确，保证标注正确的情况下才行。标注正确是指你的人脸和吸烟是两个不同标签的检测框。
2.训练参数的问题。你看下你是不是设置为单类别训练了，导致yolov7将你的数据集里面的目标都当做一个类别来训练了，而且你刚好是吸烟是第0类，人脸是第1类这种。
3.你的数据集里面数据有没有像你贴出来的这样，一个是远距离小目标（检测图大），还有一个是近距离的图像，这个也会影响一部分检测效果。