如果出现这种情况，可能是因为你的数据集和模型结构不匹配。
1.检查模型是否支持你的类别数量（8个），确保num_classes参数正确。
2.检查你的训练数据是否正确标注，确保训练数据类别标签与num_classes对应。
3.检查损失函数是否匹配你的数据集，例如，你是否需要使用多类损失函数。
如果以上都没有问题，可以尝试以下方法调节训练：
1.调节训练参数（例如学习率、批量大小），试图找到合适的参数。
2.增加训练数据，防止模型过拟合。
3.加载预训练模型，继续训练。
还有，如果还没有解决，你可以发布你的代码以及详细的错误信息，以便更详细地回答。
在使用自己的数据集训练Mask RCNN时，如果出现了coco各项指标很低的情况，可以尝试以下几种解决方法：
1、增加训练数据的数量：在训练的数据较少的情况下，模型的泛化能力较差，可以通过增加数据量来提高模型的泛化能力。
2、更换训练数据：如果使用的数据质量不高，可能会导致模型效果不佳，尝试更换数据。
3、增加模型的复杂度：使用更复杂的模型可以提高模型的表示能力，可以尝试更换预训练模型或增加网络层数。
4、调整训练参数：如学习率、正则化等训练参数也会影响模型的效果，试着调整训练参数。
希望这些方法能帮助解决您的问题。
回答不易，求求您采纳点赞哦
你好，在这种情况下，我建议你需要重新检查你的数据集并根据需要对其进行必要的调整。比如，你可以检查COCO数据集中的图片的高度和宽度是否和你的训练数据集相同，并且看看显示的标签是否正确。
此外，一般来说，在使用Mask-RCNN训练自己的数据集时，它还需要获得更多训练数据，以满足神经网络的训练需求。此外，你还可以调整模型参数超参数，如学习率，梯度裁剪等来提高模型的性能。
最后，你也可以看看你是否可以使用转换学习方法，即将你的模型从COCO数据集上训练好的参数转换到你的数据集上，从而更快的收敛。
总的来说，训练自己的数据集需要你不断尝试，以获得更好的性能，希望以上建议对你有所帮助，祝你成功。
可以尝试调整训练网络或者调整hyperparameter，比如学习率，batch size 等参数，进而提高准确率。在重新定义 num_class 和 coco91_indices.json 文件时，要确保两者的数量相同并且内容一样，并根据不同数据集的特点调整学习率、batch size等超参数的值，以得到更佳的训练效果。
这个问题有可能是数据集规模不足造成的，或者是模型超参数未得到合适的调整。请检查数据集大小、标签格式是否正确、训练集与验证集的分配情况以及模型的学习率、训练次数等超参数。如果仍未得到解决，可以试着更换其他预训练模型或调整损失函数等细节。
此外，还可以对数据集进行数据增强操作，如随机裁剪、旋转、翻转等，以增加数据量和防止过拟合。同时，检查数据分布是否均衡，如果某一类数据过少，可以考虑添加更多的数据或使用重采样技术。
该回答引用ChatGPT
_请参考下面的解决方案，如果有帮助，还请点击 “采纳” _
可能是因为您的数据集规模不够大，导致训练得到的模型不够精确。您可以尝试增加数据集规模，提高训练效果。另外，在模型训练过程中，也可以尝试调整学习率、batch size、训练轮数等参数来提高训练效果。同时，可以结合其他目标函数来评估模型的训练效果，例如 IoU、Precision、Recall等。
以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：
根据我的经验，这是因为你的数据集不包含足够的示例。 这是一个很常见的问题，特别是对于生成的数据集。
你需要向你的数据集中添加更多的示例来训练你的模型。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: