yolov3深度学习训练时平均值看着很高啊，为什么评估出来的图那么低，标注的数据集没什么问题
yolov3平均值为什么那么低
yolov3深度学习训练时平均值看着很高啊，为什么评估出来的图那么低，标注的数据集没什么问题
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- 2021-04-21 22:34回答 3 已采纳 你这python train.py后面的参数名改过了？不然应该是--img-size --batch-size 才对，而不是--img，--batch. 都用pycharm了，建议直接在parser
- 2022-04-17 14:35回答 3 已采纳 我前一段刚做完这个实验，怀疑是在集成框架错误了。我有实验记录。
- 2023-03-21 09:49回答 3 已采纳 数据集出现问题了。你应该贴出来其他数据集统计图片看下，比如标签长宽统计，数据集类别数目统计等等。没有这些只能猜测目前你数据集可能存在的问题。1.看了下你的类名，是做吸烟检测吗？那你是不是图片太大了，检
- 2022-12-01 16:07YOLOv3是一种高效且准确的目标检测模型，全称为"You Only Look Once"的第三版。该模型由Joseph Redmon、Ali Farhadi等人在2018年提出，旨在解决实时目标检测问题，同时保持高精度。YOLOv3相对于前两代有了显著的改进...
- 2021-04-05 20:56回答 2 已采纳 mmdetection没试过，但是yolov5默认300多次是因为人家是在coco数据集上面训练的，而你看yolov5的主页，里面的各个模型的对比可以看出来，基本上都是300epoch的时候达到较好的
- 2022-09-01 23:25回答 3 已采纳 你这训练基本上等于无，pr和map这么低是没使用预训练模型吗？或者你可以试试使用预训练模型开始，有些数据复杂一些，学习率低加上从头开始训练导致的map上升缓慢也是正常的现象。至于其他的，目前不知道你的
- 2021-04-04 23:11回答 2 已采纳 首先，从网络结构上来说，YOLOv4的骨干网络采用了CSPDarknet53，除此之外，还引入了SPP-Net结构，使得新的YOLOv4网络能适应不同的大小的输入。同时，还引入了PANet，充分利用了
- 2022-12-30 12:24YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测模型，全称为"You Only Look Once"的第三版。该模型由Joseph Redmon、Ali Farhadi等人在2018年提出，旨在实现实时的目标检测，同时保持较高的精度。YOLOv3在前两代的基础上进行了...
- 2023-03-31 16:32回答 2 已采纳 yolov3和yolov5是两个不同的目标检测模型，它们的网络结构和训练方式都有所不同。因此，不能直接替换数据集文件。 yolov3使用的是Darknet框架，它的模型文件后缀名为.cfg和.weig
- 2023-03-17 14:13回答 3 已采纳 除了v5和v8没论文，其他两个是有的：yolov6：https://arxiv.org/abs/2209.02976yolov7：https://arxiv.org/abs/2207.02696yol
- 2021-08-03 19:13回答 1 已采纳 训练一两分钟出错最大的可能还是你的数据集的问题，标签看下是不是有多了一个类别。建议写个代码遍历一下标签文件，找下class id不是0的种类
- 2020-12-19 15:19weixin_39907133的博客 引言：如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶，视频监控，机械加工，智能机器人等领域的核心技术，而现存的大多数精度高的目标检测算法，速度较慢，无法适应工业界对于目标检测实时性的需求，这时YOLO算法...
- 2022-12-21 11:37回答 1 已采纳 路径给的不对吧，你写绝对路径看下
- 2023-12-13 19:14数据data的博客 其中未佩戴安全帽的人使用“head”来表示，而佩戴安全帽的人用“helmet”标记，其中包含了5000张已经标注好的规格大小都为415×416的图片以及对应的标签xml文件，xml文件中记录了对应图片的标注框的个数、边界值以及...
- 2023-12-12 19:41数据data的博客 视频以每秒 25 帧 （fps） 的速度录制，分辨率为 960×540 像素。UA-DETRAC 数据集中有超过 140 000 个帧，手动标注了 8250 辆车，总共有 121 万个标记了边界框的目标，而车辆分为四类，即轿车、公共汽车、厢式货车...
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