YOLOV5修改过后在训练中效果不理想

Question

如图所示，请问为什么经过我修改过后的yolov5模型在训练中P值会突然大幅度下降，是模型本身的问题还是数据集的问题呢？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

这个问题的附加指标书写有错误。在"train/obj_loss"和"val/obiloss"中似乎发生了打字错误。

正确的指标应该是:

训练指标: - train/box_loss: 0.09 - train/obj_loss: 0.07 - train/cls_loss: 0.06 - metrics/precision: 0.4 - metrics/recall: 0.3

验证指标: - val/box_loss: 0.07 - val/obj_loss: 0.06 - val/cls_loss: 0.05 - metrics/mAP@0.5: 0.2 - metrics/mAP@0.95: 0.06

对于这种情况，可能的原因是:

1. 模型修改问题: 你对YOLOV5模型进行了修改，但修改可能导致了某些不良影响。有可能是修改引入了一些错误，或者改变了模型的重要属性。你可以检查修改过程中的代码和配置文件，确保没有引入错误。

2. 数据集问题: 数据集可能存在一些问题，包括标签错误、数据分布不均衡等。这些问题可能导致模型无法准确学习和泛化。你可以检查数据集的标签和预处理过程，确保数据质量良好。

针对这些问题，你可以尝试以下解决方案:

1. 回退到原始模型: 如果你有备份的原始YOLOV5模型，可以尝试使用原始模型重新训练和验证，以确认修改是否导致了性能下降。

2. 逐步检查修改: 如果你无法回退到原始模型，可以逐步检查自己的修改过程。尝试逐一撤销修改，重新训练并验证模型，以确定哪个修改是导致性能下降的原因。

3. 数据集检查: 仔细检查数据集，包括标签和预处理过程。确保数据集中的标签正确、质量良好，并且数据分布均衡。如果发现问题，可以尝试修复或替换数据集。

希望以上解决方案对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

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• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7689362
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：YOLOv5系列 2、使用yolov5识别自己的数据
• 您还可以看一下 白老师老师的YOLOv5改进：添加注意力机制课程中的 准备自己的数据集小节, 巩固相关知识点
  
• 除此之外, 这篇博客: 复现YOLOv5或使用YOLOv5训练自己的数据集，亲测有效中的 代码其余需要修改的部分 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 ^-^