大家帮我看看，为啥训练后精度不好呢？
背景：制作自定义数据集，训练螺母位置是否正确。数据集大小：train400张，val100张。训练了300多次，map50最好成绩是0.95以上
。但是实际识别的错误率很高，45张图片错了5张。
训练参数都是用的默认值，帮忙看看怎么改进，提升预测准确度。谢谢！
yolo自定义训练问题
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6条回答 默认 最新
- 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
- 2022-11-17 11:52回答 2 已采纳 epoch这个参数你没设置吗？默认应该有300才对
- 2024-04-21 18:05在做深度学习的木子的博客 这意味着该模型并非官方提供的预训练模型，而是在自定义数据集上训练得到的。 path='yolov5/runs/../best.pt': 这个参数指定了模型的权重文件的路径。 pretrained=True: 这个参数指定了加载的模型是否要使用预训练...
- 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
- 2023-02-21 21:54回答 1 已采纳 该回答引用ChatGPT 在YOLOv5中，通过比较ground truth和anchor的宽高比值，初步匹配正样本，并通过网格偏移增加了正样本的数量，这是一种常见的目标检测模型训练方式，可以提高
- 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
- 2024-08-28 23:36放风筝的猪的博客 本节详细描述了如果自制数据集并用其开始训练和目标检测。
- 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
- 2023-03-06 16:26回答 4 已采纳 点击这个文件 改成紫色的 https://blog.csdn.net/SSS__jq/article/details/123458804
- 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
- 2023-07-20 11:21IDONTCARE8的博客 本次介绍cli方式，制作并训练自己数据集。使用yolov5进行推理的过程
- 2021-03-16 09:35回答 2 已采纳 需要英伟达显卡，已经将相关动态库添加到环境变量Path中后，还要讲几个system32
- 2023-07-19 15:58IDONTCARE8的博客 本文将介绍Roboflow进行介绍，roboflow可以标注数据集，而且可以对数据集进行不同方式增强，并提供在线训练服务开箱即用...以上就是今天要讲的内容，体验了使用yolov5进行推理的过程，后续将对模型自定义训练进行讲解。
- 2024-05-04 10:05小白学视觉的博客 那么我们如何训练系统检测自定义对象呢？让我们一步一步来。1. 创建数据集机器是通过数据集学习的。数据集必须包含图像和标签。例如，让我的目标是创建一个检测坦克的系统。我准备了从网上下载的坦克图片。然后我们...
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