总结
本次使用虫子数据集。由于数据集中虫子的分类我无法确定标注是否正确，因此感觉我的方法没有改进。只体验一下方法的效果。
一、数据集
使用insects数据集。
参考https://aistudio.baidu.com/projectdetail/4041847
二、别人训练的结果
参考https://developer.aliyun.com/article/1672458
三、我的第一轮训练的结果
3.1训练环境
使用paddledetection 2.7版本
3.1.1主配置文件
3.1.2 coco_detection_insects.yml
数据集7类数据，使用了coco格式进行训练，目录改为数据集的存储目录
3.1.3 runtime.yml
除路径外没有改变配置
3.1.4 optimizer_6x.yml
配置没有进行修改
3.1.5 rtdetr_r50vd.yml
这个文件完全没有修改，后续也不会进行修改，因此不完全展示
3.1.6 rtdetr_reader.yml
因为我的显存只有8G，因此这里的batchsize设置成3，其它的配置未做修改。
3.2训练结果
训练batch只有72，这是batch=72时的验证集的评估结果。
四、第二轮训练
4.1数据集的情况
由于对数据集不熟悉，对什么虫子是否有误标无法确定，只能相信标注的结果，另外对漏标的虫子也无法处理。
数据集采用随机生成，数据集的情况为
4.2 训练的结果
这个结果跟上一次的差别很大，原因是将图像的大小改成了640X640。
4.3 数据集标注存在的问题
图中置信度0.93的实际类别是acuminatus还是coleoptera无法确定，因此无法修改标签。
图中置信度0.83的虫子，实际类别是acuminatus还是coleoptera无法确定，因此无法修改标签。
图中置信度0.84的虫子，实际类别是acuminatus还是coleoptera无法确定，因此无法修改标签。
以下三张图中检出的标注感觉类别应该一致。
图中这个虫子没有标注框
