yolov5训练曲线，精确率和召回率波动很大，是什么原因

Question

帮忙分析一下这个训练结果，后续调参数怎么来调呢？精确率和召回率波动很大，精确率很低

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

由于您上传的图片无法识别，我将根据常规经验来分析YOLOv5训练过程中精确率（Precision）和召回率（Recall）波动较大的可能原因，并提供一些调整参数的建议。

1. 数据不平衡：如果训练集中各类目标的数量差异较大，可能会导致模型在训练时对数量较少类别的目标学习不足，从而造成精确率和召回率的波动。解决方法是进行数据增强或者重采样，确保各类别样本均衡。

2. 学习率设置不当：过高的学习率可能导致模型在训练过程中剧烈震荡，不易收敛；而过低的学习率则可能导致训练过程缓慢且容易陷入局部最优解。尝试使用学习率衰减策略如CosineAnnealingLR、ReduceLROnPlateau等，或采用Cyclical Learning Rates (CLR) 策略。

   示例代码：

   lr = 0.01  # 初始学习率
   scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=len(dataloader)//2, eta_min=1e-6)
   

3. 批次大小不合适：批次大小过大可能导致训练不稳定，过小则会增加训练时间并影响模型性能。适当地调整批次大小有助于改善训练曲线的稳定性。

4. 权重初始化：不恰当的权重初始化可能会影响模型的收敛速度和最终性能。YOLOv5默认使用的是Kaiming初始化。

5. 过拟合/欠拟合：若模型出现明显的过拟合现象，精确率和召回率通常会在训练后期下降。可以通过以下方式缓解：

   • 添加正则化项，例如L1、L2正则化。
   • 使用Dropout层或者DropPath技术防止过拟合。
   • 增大网络深度或者宽度，或者使用预训练模型进行迁移学习。

6. 训练迭代次数不足：对于复杂的任务，可能需要更多的训练迭代次数以达到更好的性能。

7. IOU阈值和NMS阈值设置：YOLOv5中非极大抑制（NMS）和预测框与真实框的交并比（IOU）阈值也会影响到精确率和召回率。适当调整这些阈值可能会有帮助。

调参步骤示例：

# 在yolov5/models/yolo.py文件中调整模型结构参数，比如width_mult用于改变模型宽度
model = YOLOv5(width_mult=1.0)

# 在训练脚本中调整训练参数
hyp = {'lr0': 0.01, 'momentum': 0.937, 'weight_decay': 0.0005}  # 调整优化器参数
cfg.hyp = hyp

# 调整学习率策略
scheduler = ...

# 增加数据增强策略，在train.py中配置
augmentations = [...

# 训练过程中监控指标，并根据情况适时保存最优模型
for epoch in range(epochs):
    train(...)
    val(...)
    if metric_best is None or metric_cur > metric_best:
        metric_best = metric_cur
        model.save('weights/best.pt')  # 保存最优模型

请注意，针对具体问题，需要查看训练日志和模型配置文件以作出更针对性的分析和调整。同时，上述代码仅为示例，实际应用时请结合你的项目需求和环境进行相应修改。