问题

前段时间一直被困扰，为何beam类的结果这么差，还以为代码出了问题:

发现

后来在CBL论文里也发现了这个问题:

解谜

感觉应该是Area5 中beam的样本太少了，于是就去Area5 里查了一下，结果就是这样子：
首先看了正常样本(table为例)：

发现有154个文件用来标注，每个文件里有3000~46000个语义为桌子的点。
接下来再看看beam：

发现一共只有3个文件，总计加起来只有9497+9520+3410 = 22472个类别为beam的点。

定论

ok破案了：
原因是数据不平衡，也就是在特定区域（area5）中beam类的样本数量非常少。如果在训练集中beam类的实例非常少或者完全没有，模型可能就无法学习到如何正确识别该类别，导致在验证时IoU为0。
进行6折交叉验证时，模型在不同的数据子集上进行训练和验证，这样可以确保每个类别在某些折中有足够的表示。这意味着即使area5中beam类的样本很少或者标注有问题，其他区域的数据可以帮助模型学习到beam类的特征，从而在整体的6折交叉验证中得到正常的IoU值。