yolo训练map越来越低

如果你的YOLO模型的mAP（平均精度）正在下降，这可能是由于以下原因之一：

1. 数据集质量下降：如果你使用的数据集中出现了错误标注，或者数据集中的图像质量下降，那么训练的模型性能会受到影响。你可以检查数据集中的标注是否正确，或者尝试收集更高质量的数据。

2. 学习率设置不当：学习率太高会导致模型过拟合，学习率太低会导致模型收敛缓慢。你可以尝试调整学习率，找到最佳的学习率。

3. 训练过程中出现了过拟合：如果训练集的mAP很高，但是测试集的mAP很低，说明模型已经过拟合了。你可以尝试减少模型的复杂度，增加数据集的大小或者使用正则化技术来避免过拟合。

4. 模型结构设计不合理：YOLO模型的性能与模型结构有很大关系。你可以尝试调整模型的结构，例如增加或减少卷积层或全连接层的数量，或者改变卷积核的大小等。

5. 训练参数设置不合理：如batch size、epoch等设置不合理，导致模型收敛速度缓慢或者过拟合等问题。需要根据具体情况进行调整。

总之，训练模型的过程中，需要不断地进行调试和优化，才能得到更好的效果。