yolov5训练自己的数据集，p,R，map一直很低

Question

yolov5训练自己的数据，p,R，map一直很低，这是什么原因呢？

Answer 1

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
yolov5训练自己的数据时，p（precision，准确率）、R（recall，召回率）和mAP（mean Average Precision，平均精度均值）较低可能有以下几个原因：

1. 数据集问题：可能存在数据集标注错误、类别不平衡、目标遮挡或样本质量较低等问题，这些因素都会影响训练结果的准确性和召回率。

2. 数据预处理问题：数据预处理阶段可能存在问题，例如图像尺寸不匹配、数据增强策略不合理等，这些问题会影响模型的感知能力以及训练的效果。

3. 模型配置问题：YOLOv5模型配置的参数设置可能不合理，例如anchor box的大小、数量选择不当，或者其他超参数未正确调整，都会影响模型的精度和召回率。

4. 训练策略问题：训练策略的选择和调整也可能会导致结果不理想。例如，学习率的设置、优化器的选择以及数据批次大小等，都需要合理配置。

为了改善这些问题，可以尝试以下方法：

1. 检查数据集质量并重新标注：确保数据集标注准确无误，并检查目标类别的分布情况是否合理，如果存在样本质量较低的情况，可以尝试筛除或重新标注这些样本。

2. 数据增强和预处理：合理选择和组合数据增强方法，例如翻转、旋转、缩放、亮度调整等，并保持数据集的一致性。确保所有图像在预处理后尺寸一致，这有助于模型训练。

3. 调整模型参数：根据不同任务的需求，调整模型配置参数，例如anchors的数量和大小，input size的设定等。

4. 优化训练策略：尝试使用不同的学习率策略，例如学习率衰减或余弦退火等，选择合适的优化器和合适的批次大小，以及增加训练迭代次数。

5. 增加训练数据量：如果数据量较小，可以尝试通过数据增强或合成数据的方式扩充训练集，以提高模型的泛化能力。

6. 尝试其他模型：如果以上方法仍无法获得理想结果，可以尝试使用其他目标检测模型，例如Faster R-CNN、SSD等，以获得更好的性能。

综上所述，在训练YOLOv5模型时，需要综合考虑数据集、数据预处理、模型配置和训练策略等多个因素，并进行合理的调整和优化，以提高模型的准确性、召回率和平均精度均值。