YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

当YOLOv5的训练P、R、mAP等指标为0时,通常有以下一些原因:

  1. 数据集质量不佳:检查数据集中是否存在较大的类别不平衡或者太多的噪声。可能需要重新清理数据集以确保标签正确且具有可解释性。

  2. 学习率过高或过低:首先尝试将学习率降低到一个更合适的水平,并考虑使用学习率调度程序来优化训练过程。

  3. 模型过于简单:如果模型过于简单,则很难从样本中学习到有效的特征。考虑增加网络的深度和宽度,或使用更复杂的网络结构。

  4. 训练时间太短:如果训练时间太短,则模型可能没有足够的时间来收敛到最佳状态。尝试在训练期间增加迭代次数并监视 P、R、mAP等指标变化。

  5. 预处理步骤出现问题:确保数据预处理流程正确,例如确保使用正确的缩放方式和颜色空间转换,以及应用正确的数据增强策略。

  6. GPU内存问题:监控GPU显存使用情况,如果显存占用过高,可以尝试减少batch size或者减少图像分辨率。

  7. 可以尝试cuda=11.7的版本,配置对应的pytorch=1.13.0 版本

需要注意的是,P、R、mAP等指标为0并不一定意味着模型无效。在使用YOLOv5进行目标检测时,还应该根据模型在实际场景中的性能来评估其有效性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-442235.html

到了这里,关于YOLOV5训练时P、R、mAP等值均为0的问题的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 一文彻底解决YOLOv5训练找不到标签问题

    ❤️ 网上绝大部分教程所述解决方法都不靠谱,也没有分析问题发生的原因,本文彻底解决了YOLOv5训练时找不到标签,出现 No labels found in /path/train.cache 的问题!希望通过本文,在配置环境的过程中,为各位解决一些不必要的麻烦。——©️ Sylvan Ding 版本 系统 YOLOv5 v6.1 Linu

    2024年02月05日
    浏览(60)
  • 【零基础玩转yolov5】yolov5训练自己的数据集(CPU训练+GPU训练)

     博主也是最近开始玩yolov5的,甚至也是最近开始使用python的,很多东西都没有接触过,因此训练自己的数据集花了不少时间,所以想写篇博客记录一下,希望同样是零基础的小伙伴们可以更加轻松的上手。同时大家如果发现了错误和理解偏差,欢迎指正。 参考资料: Yolo

    2024年02月06日
    浏览(70)
  • yolov5ds-断点训练、继续训练、先终止训练并调整最终epoch(yolov5同样适用)

    🍀yolov5 继续训练 🍅yolov5ds:Yolov5同时进行目标检测和分割分割(yolov5ds作者的博客介绍) github地址:👉yolov5ds 训练yolov5ds案例:用YOLOv5ds训练自己的数据集——同时检测和分割 两种情况: 训练过程中中断了,继续训练 训练完了,但是未收敛,在这个基础上,还想用这个权

    2024年01月21日
    浏览(89)
  • yolov5——训练策略

    yolov5的训练策略big big丰富,这也是yolov5涨分厉害的reason,目前yolov5的使用量也是非常大的,官网的star已经23.5k了,无论是在迁移学习还是实际场景的应用都是非常广泛的。之前参加比赛,发现好几页的选手都在使用yolov5,确实有必要梳理一下,yolov5的训练策略。感觉这些策略

    2024年02月08日
    浏览(34)
  • YOLOV5 训练

    windows上安装可以参考这篇知乎文章 自己准备数据集 可以使用 labelImg 工具,直接 pip install labelimg 就可以安装了。 命令行中输入 labelImg 就可以运行 标注数据的输出结果有多种过格式,VOC 、COCO 、YOLO等。 数据组织 先放目录树,建议先按照下面的目录格式,准备数据集。 我们

    2024年02月08日
    浏览(47)
  • yolov5训练结果解析

    yolov5训练结果的文件解析 1、weights训练好的模型,一般使用best.pt去进行推理 2、confusion_matrix.png 混淆矩阵以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型预测的类别判断两个标准进行汇总。其中矩阵的行表示真实值,矩阵的列表示预测值。 TP(True Positive): 将正类预

    2024年02月06日
    浏览(63)
  • yolov5解读,训练,复现

    小白的第一篇csdn...最近在准备小论文,大概率是目标检测方向了,没经验,慢慢学,本文只是跟着b站的天才up主一起训练和复现,这里只是我记录yolov5的学习历程,都是大白话,没有专业术语,肯定也会说错很多东西,但是我都想记录在这里,这样就不会忘记啦,如果有幸被

    2024年02月10日
    浏览(56)
  • YoloV5+ECVBlock:基于YoloV5-ECVBlock的小目标检测训练

    目录 1、前言 2、数据集 3、添加ECVBlock  4、BackBone+ECVBlock 5、Head+ECVBlock 6、训练结果 6.1 Backbone 6.2 Head   视觉特征金字塔在广泛的应用中显示出其有效性和效率的优越性。然而,现有的方法过分地集中于层间特征交互,而忽略了层内特征规则,这是经验证明是有益的。尽管一些

    2024年02月05日
    浏览(47)
  • 解决YOLOv5训练自己的数据集出现No labels in path\train.cache问题

    不知道是第几次训练了,最开始跑也出现了这个问题,当时怎么解决的时隔了几个月又完全忘了,还好翻看了几个博客后回忆了起来 我自己的数据集的格式是VOC格式,如下图  若没有对数据集进行划分,则使用makeTXT.py对数据集进行划分,若数据集已经划分,则可忽略这一步

    2024年02月12日
    浏览(51)
  • 【机器学习】yolov5训练结果分析

    yolov5模型训练后的结果会保存到当前目录下的run文件夹下里面的train中 下面对训练结果做出分析 在yolov5的训练结果中,confusion_matrix.png文件是一个混淆矩阵的可视化图像,用于展示模型在不同类别上的分类效果。混淆矩阵是一个n×n的矩阵,其中n为分类数目, 矩阵的每一行代

    2024年02月01日
    浏览(53)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包