代码中有随着迭代次数的增加损失曲线图吗？
超参数的具体设置怎么来的？怎么知道多少个epoc对应的学习率是多少？
谢谢各位的回答！
YOLOv5超参数及迭代次数-损失曲线图
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- 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.
- 2022-08-12 13:39回答 1 已采纳 将学习率改为0.00001，步子太大，扯到蛋了，改小点
- 2022-02-17 14:25回答 1 已采纳 不需要，之前模型训练好了打包出来，有个参数文件，下次直接把这个参数model.load_weights（）把之前的参数load进去，然后只训练新的数据就行
- 2022-11-28 15:423. **模型训练**：利用YOLOv5的源码，用户可以配置训练参数，如迭代次数（这里是200次）、学习率、批次大小等，然后启动训练过程。训练过程中，会生成如pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线和mAP（平均精度...
- 2021-11-29 20:13回答 1 已采纳 import math def calculateAreaPerimeter(a, b, c): perimeter = a + b + c s = perimeter / 2
- 2022-03-21 18:23回答 1 已采纳 首先，你的3.10和3.7是在不同环境中的python，3.10是你其他路径下面的python，而3.7是anaconda环境下面的python。比较建议的是将其他环境的卸载点儿保留conda环境的p
- 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
- 2022-10-10 22:43Jackie_AI的博客 基于Python设计，OpenCV,SSD,CNN,机器学习,CNN,SVM,BP神经网络，数字识别,贝叶斯,逻辑回归,卷积神经网络等算法的中文文本分类.车牌识别,知识图谱,数字图像处理,手势识别,边缘检测，图像增强,图像分类,图像分割，色彩...
- 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
- 2022-04-12 23:41回答 2 已采纳 加上这个参数
- 2022-07-08 09:33回答 3 已采纳 from docx import Document doc_save = '/home/john/Downloads/20220630.docx' doc = Document(doc_save)
- 2022-04-25 19:09迪菲赫尔曼的博客 解析YOLOv5 train.py文件中38个参数含义
- 2023-02-20 20:37回答 5 已采纳 1 参考GPT和自己的思路，在Yolov5训练过程中，损失函数loss通常由多个部分组成，其中包括目标检测损失、分类损失、正则化损失等。对于每个部分，我们可以根据其特点分别计算，并将它们累加起来得到
- 2023-07-06 10:13郭庆汝的博客 目标检测 pytorch复现Yolov5目标检测项目
- 2021-08-12 16:21然后，使用matplotlib的plot函数创建线条图，x轴代表训练迭代次数或时间，y轴表示损失值或mAP。通过不同颜色的线区分训练损失和验证mAP，使得我们可以直观地比较模型在训练集和验证集上的表现。 为了进一步分析，...
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