如何提高此 Tensorflow 模型训练的平均精度？

问：

我想创建一个模型，我可以将其实施到可以检测植物病害的应用程序中。为此，我必须训练自己的对象检测 tf 模型。所以我的问题是，无论我尝试做什么，平均精度总是很低。

我正在使用这个数据集：https://universe.roboflow.com/graduation-project-2023/plants-diseases-detection-and-classification/dataset/12 我使用它们的格式将其用于 Tensorflow 对象检测。 我在cmd上设置了我的Tensorflow对象检测：

这就是我的 Tensorflow 文件夹内部的样子，在预训练模型中我使用 efficientdet_d1_coco17_tpu-32，在“模型”中，我有我的 pipeline.config，它更改了这些。

Pipeline.config:

现在我尝试跑 100k 步，它给了我 0.137 的平均精度。

所以我决定把它提高到 250k 步，它给了我 0.245 的平均精度，似乎提高步长是我需要做的，所以我把它留在 1m 步长上，它回来了 0.276，这是其他统计数据的屏幕截图：

这就像我撞到了墙上，我不知道我应该做什么，因为我以前尝试过更改数据集，但情况似乎变得更糟，继续对过去的检查点进行训练似乎只会降低整体的平均精度。