yolov5模型做道路病害，准确率如何提升？

Question

使用yolov5网络做道路病害的图像识别，效果一直很差，数据集也超过1万了，不知道哪里有问题，准确率一直在50%-55%，有懂什么问题的吗？
数据集多次调整亮度，原照片为灰度图，更改调整多次没有效果。

检测中出现很多漏检，置信度也很低，不知道原因。

Answer 1

• 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

  由于本问题涉及到深度学习模型的具体优化，需要进行深入的模型分析和实验。以下提供一些可能有帮助的方法和建议：

  1. 数据集质量检查：首先需要检查数据集的质量，确保它们的标记和标注都是正确和准确的。如果数据集中的噪声太大或者存在严重偏差，可能会导致模型训练不准确。

  2. 模型优化参数调整：可以通过调整优化算法的学习率、权重衰减参数等来尝试提高模型的准确度。此外，还可以尝试利用其他的深度学习模型进行比较和调优。

  3. 特征提取和数据增强：在使用YOLOv5进行图像识别时，可以尝试调整其中的特征提取器来改进识别准确度。此外，应尝试增加数据集的丰富性，例如应用数据增强技术以提高模型的鲁棒性。

  4. 标签方式调整：在进行标签时，可以为每个类别创建不同的阈值，以便在每个类别中使用不同的值来确定对象是否存在。然后调整模型相应的参数。

  5. 优化损失函数：使用DIoU损失函数作为训练的目标，这种损失将中心点之间的标准距离来解决边框回归的问题。同时，也可以考虑使用CIoU损失函数，该函数同时考虑了重叠、中心距离和纵横比等三个因素，并可以通过权衡比例调整重叠面积的影响。

  由于本问题涉及到识别率的提高，需要进行深入的研究和实践。以上提供的建议是针对该问题的一些初步思路和方案，需要实际数据和进一步实验来验证有效性。