yolov5 训练的时候精度召回率都为nan

Question

而且训练完后总结也都是0。。 混淆矩阵全都这背景那一块 保存结果的文件夹里面 预测的图片也全都是0😭😭 这是为什么啊？ 有没有佬捞一下

Answer 1

如果在使用YOLOv5进行训练过程中，遇到精度和召回率的数值均为NaN的情况，可能有以下情况导致：
数据集不完整或者样本不足：如果数据集的标注不完整，或者存在未标注的对象，会导致YOLOv5在训练阶段无法进行有效的学习。因此，需要确保数据集的标注的可靠性和完备性，比如确保避免图像中存在未标注的对象。
激活函数出现问题：YOLOv5中用到的Swish和Mish激活函数可能出现溢出的情况，导致计算结果为NaN。解决方法可以使用其他的激活函数，例如ReLU、tanh等来替换。
学习率太大或太小：如果学习率设置不合理，会导致梯度爆炸或梯度消失，从而训练结果不收敛或过程中出现NaN。建议调整学习率设置，使之逐渐衰减，从而达到最优的训练效果。
权重初始化不合理：如果网络权重的初始化不合理，可能导致激活函数的输入值过于极端，从而出现数值为NaN的情况。可以尝试使用其他权重初始化方法，例如Xaiver等。
其他因素：如果以上问题都不是原因，则可能是其他因素导致，可以通过日志和调试信息等进行排查。
综上所述，如果在使用YOLOv5训练网络时遇到精度和召回率为NaN的情况，需要仔细排查，并针对不同情况采取不同的解决方式。