用YOLOv8训练自己数据集的时候，前几轮的map就特别高，可以达到0.9多，这正常吗，是过拟合了吗？

用YOLOv8训练自己数据集的时候，前几轮的map就特别高，可以达到0.9多，这正常吗，是过拟合了吗？

正常现象，你的数据集比较简单，或者分布比较小，数据类型比较统一就会很快达到0.9以上，但是是否过拟合就不好说了，你目前给的信息无法判断。你需要看下最终的loss曲线和acc曲线综合判断

• 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7703847
• 这篇博客你也可以参考下：YOLOV5训练数据集P、R、mAP等均为0的解决方案
• 除此之外, 这篇博客: 目标检测 YOLOv5 - 如何提高模型的指标，提高精确率，召回率，mAP等中的 1.2 模型选择 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

• 更大的模型，如YOLOv5x，在几乎所有情况下都会产生更好的结果，但参数更多，运行速度也更慢。对于移动应用推荐YOLOv5s/m；对于云或桌面应用，推荐YOLOv5l/x。 对于所有YOLOv5系列模型全面的比较，请看这里

• 您还可以看一下 刘山老师的从YOLOV3到YOLOV4：算法原理及其实战课程中的 结合代码讲解MAP的计算小节, 巩固相关知识点