Warum erreicht "leichteres" Objekterkennungsmodell bessere mAP?

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G-Rizzle
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Registriert: Donnerstag 18. Februar 2021, 12:26

Hi!

ich weiß leider nicht, an wen ich mich sonst wenden soll, außer dieses Forum.

Ich habe drei mal das gleiche Objekterkennungsmodell (MRCNN in Detectron2) erzeugt, jedoch mit unterschiedlichen Backbones
1) ResNet50
2) Resnet101
3) ResNext101

Ich habe alle auf dem gleichen Datensatz mit gleichen Parametern trainieren lassen.
In der Theorie sollte ResNext die besten Ergebnisse erzielen. In der Praxis schneidet ResNext jedoch am schlechtesten, ResNet50 am besten ab. Ich habe keinen Anhaltspunkt, warum das so sein könnte. Kann mir wer helfen?

Danke!
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