在使用yolov5训练自己制作的kitti训练集时，制作的数据集应该没有问题，在训练的时候出现这个问题，请问有没有人知道该怎么解决？
yolov5训练训练集时
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- 2022-12-31 20:12回答 2 已采纳 很遗憾，我无法确定你遇到的问题的原因。在没有更多的信息的情况下，我只能给出一些潜在的建议。 首先，如果你发现模型使用更大的权重文件时在 GPU 上运行会导致数据全部变为 nan，可能是因为你的 GP
- 2022-05-25 21:20回答 1 已采纳 配置文件后缀是yaml而不是pt模型
- 2023-03-24 16:29回答 2 已采纳 如果你想增加数据集数量，然后重新从头开始训练YOLOv5模型，那么建议使用预训练的权重文件yolov5s.pt。这是因为预训练的权重文件yolov5s.pt包含了YOLOv5模型在COCO数据集上的预
- 2022-01-20 09:49Visdrone数据集YOLOv5训练权重： 1、包括训练好的YOLOv5s-visdrone.pt 和yolov5m-visdrone.pt两个模型 2、包含各种训练曲线 3、包含相关场景测试视频 4、附上了yolov5-5.0的代码
- 2022-04-02 19:40回答 6 已采纳 这可能是PyTorch在其他一些问题中提到的Windows/conda/CUDA11错误，在这种情况下，降级到CUDA 10可以解决这个问题。 或者，您的数据集标签可能存在一些问题。
- 2021-07-17 20:51回答 5 已采纳 数据集路径不对。如果你是官网的yolo版本的话，数据集coco2017格式的话，目录的格式应该是：
- 2023-03-20 21:18回答 3 已采纳 v8用的是默认文件控制参数的，在这个文件里面填写上你的数据集配置的yaml，如果你成功在v5上面训练的话，可以把v5的这个文件拷贝过来。不过需要注意的是，路径最好写成绝对路径。
- 2021-10-21 09:34在这个场景中，我们关注的是使用YOLOv5模型在Visdrone数据集上的训练成果。 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测框架，因其实时性能和准确度而广受欢迎。YOLOv5是该系列的最新版本，由Joseph Redmon等...
- 2022-10-22 11:19回答 1 已采纳
- 2022-07-23 21:53回答 3 已采纳 已经解决了，是yolo没找到训练的yaml文件改下路径就好了
- 2022-04-07 22:15回答 1 已采纳 你用的预训练模型还是直接初始化的模型？看样子只能说你的数据集整体的loss比你用的预训练模型或者初始化模型高而已，整体是正常的就行
- 2022-06-26 00:28本资源包含YOLOv5的预训练模型以及相关数据集。 YOLO系列模型的核心思想是将图像分类和目标检测合并为一个单一的神经网络，这使得它能够在一帧图像中同时预测多个对象的位置和类别。YOLOv5相对于前几代做了很多改进...
- 2022-03-27 17:38回答 2 已采纳 请更新最新版本的代码，预训练模型适用最新版本的就不会出现这个问题了，导致这个问题的话就是你用的模型是旧版本yolov5-5.0版本直接拷贝过来的吧，没有下载最新的
- 2021-12-03 16:32缔宇diyu的博客 新版小白式手把手完整无坑版教程。从安装yolov5、视频转图片、标注图片开始，到详细说明如何训练自己的数据集，训练时间、出现的多种问题说明、训练可视化、检测效果。
- 2022-06-08 12:47一直被官方应用在工农商学各个行业中，但是每次出于数据制作的麻烦总是不可避免，本工具为个人亲手所写，是市面上第一个YOLOv5的数据集制作助手，它能在1分钟之内完成满足YOLOv5训练的数据集模式。除了笔者已开发的...
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