问题：为什么我不管用yolov5还是yolov8来训练CBIS-DDSM 这个乳腺癌资料集, 我的结果都是mAP非常小,大概只有１０％的mAP.
真的非常挫折. hyperparameters就不show了,也没有意义了吧我想。
有没有人是有经验在mammogram资料集上做object detection任务拿到超过６０％mAP经验的呢？是否可以分享经验给我？最好是用yolov5或v8系列train出来的！
我真的非常苦脑呀！
感谢大家建议，我希望是分享个人经验，不是chatGPT经验。
PS: 赏金会依照回答的程度加上去，以免大家都用chatGPT回。然後我超參已經試過很多不同的組合了
要想有好的效果，就去调整模型、参数、损失函数。建议往这几个方向改进，如果没有大牛指导，自己做的话，没有捷径，就是不断的试。对于学习率的话，你可以一开始选择 Warmup 预热学习率，模型相对稳定后，选择余弦退火调整学习率进行训练
基于最新版ChatGPT4的回答，望采纳！！！有其他问题也可以询问我哦💕（最新版更智能，功能更加强大）：
对于mammogram资料集上的object detection任务，由于其特殊性质，可能会面临一些挑战。以下是一些可能会导致您的mAP非常小的问题：
数据集不平衡：mammogram数据集中很少包含正例样本（乳腺癌），这可能导致训练过程中的类别不平衡问题。为了解决这个问题，您可以在训练时使用权重调整来平衡每个类别。
特征提取器的选择：Mammogram数据集与自然图像数据集相比，有很多不同之处。因此，传统的特征提取器可能无法捕捉到足够多的有用信息。您可以尝试使用针对生物医学图像的特定特征提取器来改善结果。
模型选择和超参数设置：对于mammogram数据集，您需要选择一个深度学习模型，并对其进行适当的超参数调整。通常情况下，一些先进的模型如Yolo v5或v8可以在该数据集上取得较好的表现。
数据增强：数据增强可以帮助模型更好地泛化到新的数据上。您可以尝试在训练中对数据进行随机旋转、剪切、翻转等增强操作。
学习率调整：学习率设置可能会影响模型的收敛速度和最终表现。您可以尝试手动调整学习率或使用自适应学习率算法。
如果您已经尝试了很多不同的超参数组合，但仍然无法得到满意的结果，建议您再次检查您的数据集和代码是否存在问题，并重新审视数据集是否有特殊的性质需要考虑。另外，也可以参考前人的经验，如相关论文或者GitHub上的开源项目。
该回答参考ChatGPT:
训练object detection模型是一个复杂的过程，需要考虑许多因素，包括数据集的质量和数量、模型架构、超参数和训练策略等等。针对CBIS-DDSM这个乳腺癌数据集，由于其特殊的性质（例如图像中的结构比较复杂，噪声较多），可能需要更加细致地调整模型的参数和训练策略。建议您仔细研究数据集的特点，尝试不同的模型架构和超参数，并采用更加有效的训练策略（例如使用数据增强、学习率调整等技巧），以提高模型的性能。此外，可以参考一些已经在这个数据集上取得成功的论文或者开源实现，以获得更多的启示和建议。
数据集。样本的多样性类别
数据预处理。要对图像进行归一化和平滑处理
网络结构。根据数据集大小类别数进行调整
超参数。学习率，批量大小，优化器和训练时期
数据增强。增加多样性，提高模型鲁棒性
模型初始化。适合的模型初始化策略
损失函数。适合损失函数
自己调整去吧