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在训练 Mask R-CNN 模型识别羊时，用了 1500 张图片，模型的损失是逐渐降低的，说明模型在训练过程中较好地学习了预测框标注的特征。然而，掩膜图层识别效果非常差，这可能是由以下几种原因造成的：

1. 数据不足：如果训练数据中羊的掩膜图层标注不够详细或不全，模型可能无法学习到足够的掩膜图层特征。

2. 模型架构问题：使用的是 ResNet-101 模型，可能不适合进行羊掩膜图层识别。可以尝试使用其他模型，如 FPN 或 PANet。

3. 训练参数问题： 训练过程中的学习率、batch size、正则化等参数可能不适合进行羊掩膜图层识别。

修改参数的方法:

1. 增加数据量，尤其是羊的掩膜图层标注。
2. 尝试使用不同的模型架构，如 FPN 或 PANet。
3. 调整训练参数，如学习率、batch size、正则化等。
4. 尝试使用数据增强技术。
5. 尝试使用不同的优化器,如 AdamW, LAMB, Ranger。