yolov5调参提升置信度

Question

使用yolov5模型训练一段视频时，对人的置信度大约在0.7-0.85左右，这种算高吗？要怎么进一步提高置信度

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

问题分析

根据描述，使用yolov5模型在检测人物时的置信度大约在0.7-0.85之间。置信度是表示模型对检测结果的自信程度的指标，越高表示模型对检测结果的确定性越大。要判断这个置信度是否足够高，需要结合具体的应用场景和需求来进行评估。如果在实际应用中置信度较低可能会导致误判或漏判的情况，则需要进一步提高置信度。

解决方案

1. 数据集
2. 首先，要确保使用的数据集对于问题场景的特征进行了充分覆盖，包括各种姿态、尺度、旋转等；

3. 对于模糊、噪声较多的图片或视频，需要进行去噪、模糊处理等预处理操作。

4. 模型选择

5. yolov5是一种基于深度学习的目标检测模型，不同版本的yolov5会有不同的表现和性能，可以尝试不同版本的yolov5进行检测，并比较结果。

6. 数据增强

7. 对训练数据进行数据增强操作，如随机裁剪、旋转、缩放、加噪声等，增加模型的鲁棒性和泛化能力。

8. 训练参数调整

9. 如果置信度不够高，可以尝试调整训练参数进行优化；
10. 可以尝试增加训练迭代次数，提高模型收敛性；

11. 调整学习率和学习率衰减策略，使模型更好地适应训练数据。

12. 模型结构调整

13. 可以修改模型结构，增加模型的深度、宽度等，增加模型的表达能力和检测性能；

14. 可以尝试不同的损失函数，如Focal Loss等，用于解决类别不平衡问题。

15. 数据后处理

16. 可以通过后处理的方式进一步提高置信度：

    • NMS（非极大值抑制）：减少冗余的检测结果，提高置信度，可以基于置信度对检测结果进行排序，保留置信度较高的结果；
    • 后处理策略：可以通过融合其他传感器数据、历史信息等方式增加置信度。

17. 结果评估和调优

18. 寻找问题数据：分析模型在低置信度场景下的检测结果，找出造成置信度低的原因，如样本噪声、特殊场景等；
19. 进行交叉验证：将数据集划分为训练集和验证集，对不同的调优策略进行评估，选择效果最好的策略。

总结

对于如何进一步提高yolov5检测人物时的置信度，可以从数据集、模型选择、数据增强、训练参数调整、模型结构调整、数据后处理以及结果评估和调优等方面进行考虑和尝试。具体的优化策略需要根据实际情况进行调整和选择。

【相关推荐】

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7419677
• 你也可以参考下这篇文章：【yolov5系列】 为yolov5网络增加亮度数据增强方法
• 您还可以看一下 卢未来老师的搞定系列:yolov5检测封装成类调用课程中的 认识yolov5框架小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 【YOLOv5实战4】基于YOLOv5的交通标志识别系统-模型测试与评估中的 三、模型测试 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^