使用mmdetection中的RetinaNet Cascade FasterRCNN ssd都只需要12个epoch就收敛了
而单独部署的YOLOv5跑同样的数据集需要200个epoch才能收敛，想问问是什么原因？
收敛速度的快慢受到很多因素的影响，比如使用的网络结构、超参数的设置、数据集的大小和难度等等。
RetinaNet、Cascade FasterRCNN、SSD这些目标检测算法在网络结构和训练方式上与YOLOv5有所不同。例如，RetinaNet是利用Focal Loss解决训练时正负样本数目不平衡的问题，Cascade FasterRCNN是采用级联的方式逐步筛选出真正的目标，SSD则是将不同尺度的特征图进行融合来提高检测精度。而YOLOv5则是使用了新的骨干网络、更高效的激活函数以及多尺度训练等技术，优化了性能。
此外，超参数的设置也会对收敛速度产生影响。不同的算法经过调整后可能会有不同的结果，需要根据具体情况进行优化。
最后，数据集的大小、难度、分布也会影响收敛速度。如果数据集过小，模型容易出现过拟合的情况；如果数据集难度较大，模型需要更多的迭代次数才能学习到更复杂的特征。
所以，造成RetinaNet、Cascade FasterRCNN、SSD收敛速度较快，而YOLOv5需要更多epoch才能收敛的原因可能是由于上述因素综合影响的结果。