请问我训练的时候一解冻就很快就过拟合了是怎么回事？ 系统是乌班图，2080ti，数据集数量10503 第50个epoch解冻，解冻后训练集loss总体下降，验证集loss波动维持在同一水准
训练yolo v4的时候发生过拟合了
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
1条回答 默认 最新
- 2022-10-25 09:11回答 2 已采纳 显存沾满说明有调用，只不过瓶颈不在GPU，而是你的其他部分，也就是常说的木桶效应，比如你这个明显就是内存不足导致的。另外，很多人有个误解，说GPU使用率不高，是不是没调用，但是实际上这里显示的一般是平
- 2021-09-24 11:36回答 2 已采纳 影响就是1920x1080的图片在保持长宽比缩放（注意是长边缩放到640，短边不够的用0填充)到640x640的情况下，你的目标不会变成太小，原本5x5大小的物体缩放之后变成一个像素点之类的那肯定就有
- 2023-04-17 11:24回答 2 已采纳 我重装以后解决了，我自己也不知道为什么
- 2024-11-01 22:39湫ccc的博客 作为YOLO系列算法的第四个版本，YOLOv4在继承了前代版本高效性的基础上，通过一系列优化和改进，实现了更高的检测精度和速度。与YOLO前几个系列相比YOLOv4更换了作者，但整体思考没有变并且吸收了当时主流的框架优点...
- 2022-11-23 16:48回答 2 已采纳 收费的很多，腾讯百度阿里都有，不过GPU一般比较贵。免费的话谷歌好用些，下载一些国外的数据集比较快，不过自从出了大会员之后免费的也有点坑了，唯一的乐趣在于每次刷显卡。kaggle之前一天免费8小时，目
- 2022-04-18 21:19回答 1 已采纳 有了模型可以移植，但是也要保证能加载成功这个模型，也就是还是需要一定的环境，不必要和训练时的环境一模一样 望采纳
- 2022-11-28 08:14回答 2 已采纳 data/hyps/hpy.scartch.xxxx.yaml文件中有个fliplr这个超参数，不需要翻转的话改成0。如果改完之后还翻转，说明你改了增强了，utils/augmentations.py
- 2024-11-04 23:00菜就多练_0828的博客 OLO v4（You Only Look Once version 4）是一种目标检测算法，它属于计算机视觉领域中的一项重要技术。目标检测的任务是在图像或视频帧中准确地识别出多个目标（如人、车、动物等）的位置和类别。
- 2022-11-18 11:42回答 2 已采纳 看下你的训练best的result.png这张图片，里面有一些绘制精度和loss，pr曲线图。另外，从你的数据集里面拿几张图片出来测试看下训练集的图片能不能找到，要是训练集的都找不到，说明你的网络基本
- 2022-04-29 21:16回答 2 已采纳 它报错300 轮已经完成 ?你把300改成500试试
- 2020-10-03 17:38
YOLO v4训练自己数据集出现AssertionError: class id must be less than num_classes这个问题，我是小白所以不知道怎么解决这个问题。想知道有没有遇到过这个问题的大哥，能不能告诉我下解决办法。
tensorflow
人工智能
深度学习
回答 4 已采纳 分类的id必须比总类数小，比如说你分为10类，那么id必须是0~9 - 2024-11-01 22:41张小生180的博客 YOLO v4（You Only Look Once version 4）是一种先进的目标检测系统，于2020年推出，是对之前版本YOLO的改进。YOLOv4基于深度卷积神经网络，能够高精度实时检测图像中的目标。
- 2022-05-29 16:35使者大牙的博客 说明YoLo V4模型的训练过程
- 2024-11-01 19:50红米煮粥的博客 YOLOv4是一种先进的目标检测算法，它在YOLO系列的基础上进行了多项改进和优化。
- 2022-06-08 08:516. **数据增强**：通过翻转、缩放、旋转等手段扩充训练数据，增加了模型的泛化能力，防止过拟合。 7. **类别平衡**：在损失函数中考虑了各类别的数量，以平衡训练过程，确保小类别的检测性能。 YOLO V2的这些改进...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
10月23日
已采纳回答
10月15日-
创建了问题
10月14日