loss是衡量单一模型效果好坏的，而不能用来衡量两个或多个模型的好坏。
1.在分别用wk的pretrain和imagenet的pretrain训练自己的数据集的时候，wk的pretrain训练的loss也很低，但测试出来的效果却比imagenet的效果差很多。
2.自己在改anchor大小的过程中，没改之前的loss比改了之后的loss降低的更低，比如在21w，32w这些点的loss，但测试的效果还是改了anchor的模型效果更好
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loss是衡量单一模型效果好坏的，而不能用来衡量两个或多个模型的好坏。
1.在分别用wk的pretrain和imagenet的pretrain训练自己的数据集的时候，wk的pretrain训练的loss也很低，但测试出来的效果却比imagenet的效果差很多。
2.自己在改anchor大小的过程中，没改之前的loss比改了之后的loss降低的更低，比如在21w，32w这些点的loss，但测试的效果还是改了anchor的模型效果更好
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