yolov5训练成这样可以吗

Question

map看着拟合了， 但是val的obj_loss看着不对劲，是不是出现了过拟合，如果是的话，应该如何修改超参数？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据您提供的图表数据，我们分析训练过程中的各项损失指标以及精度指标。在YOLOv5的训练过程中，box_loss（边界框损失）、obj_loss（对象性损失）和cls_loss（类别损失）是关键指标，而验证集上的mAP（平均精度均值）则反映了模型在不同IoU阈值下的性能。

从metrics/precision, recall和val/mAP 0.5:0.95的表现来看，模型的精度和召回率表现尚可，但mAP数值似乎随着训练进行没有显著提升，这可能是过拟合或欠拟合的一个迹象。

特别是val/obj_loss，在训练后期并未保持下降趋势或者趋于稳定，反而有所上升，这确实提示可能存在过拟合问题。过拟合意味着模型在训练数据上表现良好但在新数据（即验证集）上的泛化能力差。

针对这种情况，以下是一些调整超参数以缓解过拟合的建议：

1. 增加数据增强：通过增加图像翻转、旋转、缩放、裁剪等数据增强策略，可以有效提高模型对各种场景的适应能力，降低过拟合风险。在yolov5/data.yaml中配置data augmentation选项。

2. 增大训练数据量：如果可能的话，尝试获取更多的训练样本以丰富模型所见的场景多样性。

3. 正则化手段：在模型训练时应用权重衰减（weight decay），也称为L2正则化，可以通过在训练参数中设置--wd来实现。

4. 早停法（Early Stopping）：当验证集loss不再下降或开始上升时提前停止训练，防止进一步过拟合。在yolov5/train.py脚本中可以设置--early-stopping参数。

5. 修改学习率策略：采用更精细的学习率调整策略，如余弦退火（CosineAnnealingLR）或者OneCycleLR。可以在训练脚本中指定不同的学习率调度器，并设置合适的初始学习率和周期数。

6. 增大批量大小（batch size）：增大批量大小有助于模型更好地收敛并提高泛化能力，但要确保GPU显存足够支持更大的批次。

7. Dropout层：对于YOLOv5模型，考虑在某些卷积层后添加Dropout层，以随机丢弃部分神经元输出，减少过拟合。但这通常需要对模型结构进行修改。

8. 模型蒸馏或集成：可以尝试训练多个较小的模型并对它们的结果进行集成，或者使用已训练好的大模型对当前模型进行知识蒸馏。

请您根据实际情况和资源条件选择合适的方法进行尝试，并密切关注训练过程中的各项指标变化，以便及时调整优化策略。