obj_loss先上升，然后平缓，训练最后出来的效果还是不错的但是这个obj_loss确实没看懂
这可能是由什么引起得呢。
YOLOV5-6.0obj_loss上升
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- 爱晚乏客游 2022-04-08 09:15关注
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
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- 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
- 2022-04-02 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。
- 2023-03-09 21:29回答 3 已采纳 你手工在本地下载https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf看能不能成功
- 2022-06-08 12:59奔跑的chanchanchan的博客 YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。 YOLOv5在Conv模块中封装了三个功能：包括卷积(Conv2d)、Batch Normalization和激活函数，同时使用autopad(k, p)实现了padding的效果。其中...
- 2022-01-15 21:21回答 2 已采纳 解决了，既然锁定问题出在显卡上，在坚信不是硬件问题的前提下，只能一遍一遍换驱动版本。 刚开始用的最早的驱动版本是11.3，pytorch支持的另一个cuda版本10.2 nvidia官网不支持wind
- 2022-11-07 17:58回答 2 已采纳 你这个应该是数据集的yaml文件配置项没有修改。你用的是默认的yanl文件，他跟你数据集的类别对不上号。你可以看一下我写的博客，里面描述了如何训练自己的数据集。https://hpg123.blog.
- 2021-04-13 13:54回答 10 已采纳 https://github.com/Zzh-tju/yolov5 参考下这个有对比的图 u版本的默认GIOU
- 2023-04-29 12:41JehanRio的博客 今天是23-04-28，周五，因为要放五一节，就回家了。回家还是很chill的，就是效率没有在学校里面高。预计这个五一节就把这个专栏完成得差不多了吧，后续...泪目~OK，言归正传，今天准备谈一下YOLOv5的损失函数loss.py。
- 回答 1 已采纳 在用户文件夹C:\Users\XXXX里找到叫.idl的文件夹，移到其他位置重启ENVI，即可正常运行
- 2022-10-07 15:16回答 4 已采纳 应该是你没有提前下载好预训练权重放在本地，导致脚本使用git命令下载时连接超时。所以提前下载好对应网络结构的预训练权重应该就行了。此外，根据提示执行pip install wandb，以及配置一下可以
- 回答 1 已采纳 go run will compile (go build) your source into the system TEMP or TMP environment variable, then
- 2022-10-08 16:55万里鹏程转瞬至的博客 将以下代码保存到yolov5的data目录下，文件名为mycoco.yaml。其中的images/train下为训练集图像，images/val为验证集图像` ` 训练过程中的部分输出为： ` ``bash。
- 2022-08-05 17:33回答 2 已采纳 最后通过朋友帮助，发现batch_size的大小会影响到训练的收敛效果。解决方法：batch_siz最初设置为4改为batch_siz=8就可以了
- 2022-03-11 07:003Ｄ视觉工坊的博客 点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验，使其更轻（Flops更小，内存占用...
- 2023-02-17 20:15_白鹭先生_的博客 在YOLOv7-Tiny的基础上使用KLD损失修改为旋转目标检测YOLOv7-Tiny-OBB。
- 2021-07-04 05:09guikunchen的博客 def smooth_BCE(eps=0.1): # https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/238#issuecomment-598028441 # return positive, negative label smoothing BCE targets return 1.0 - 0.5 * eps, 0.5 * eps 把one-...
- 2023-03-22 19:20AI小怪兽的博客 Yolov5引入Yolov7 ComputeLossOTA
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