yolov5训练后没有PR Curve 曲线、Confusion matric （混淆矩阵）、results.png/txt 等训练过程数据
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- 回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/qq_36982160/article/details/80038380
- 回答 1 已采纳 这是因为你在倒数第五行有一句‘print(predict3\_train)’啊，所以输出了它的维度
- 2022-12-28 15:01回答 3 已采纳 在 YOLO 系列算法的检测中，每个输出的 bounding box 都是对应一个类别的检测结果。如果某个 bounding box 内完全没有目标对象，那么它就是一个假阳性（False positi
- 2020-09-16 16:501. **`plot_confusion_matrix`** 函数接收多个参数，包括混淆矩阵、类别名称等。这个函数的核心逻辑在于将混淆矩阵可视化，通过颜色深浅表示各类别之间的正确和错误预测数量。 2. **`plot_confuse`** 函数则负责...
- 2022-04-26 16:30
使用val.py测试yolov5s.pt报错：IndexError: index 57 is out of bounds for axis 0 with size 21
python
深度学习
目标检测
回答 3 已采纳 隔壁有个和你一样的问题，两个号？你用的是coco训练出来的模型，共80类，但是你验证的时候是voc20类，那么我coco预测出来类别id为57，你coco就越界了。coco[57]是chair，对应v - 2021-06-06 10:50回答 5 已采纳 train_acc和val_acc在这3个epoch都是在增长的，从网上直接下载的代码精度一个是0.9+，一个0.6+也算是正常的。接下来就需要题主针对自己的数据集找特点进行网络调参，或者数据预处理的
- 2020-12-05 20:04回答 1 已采纳 https://www.gaotianyang.top/fonteditor/ 在这个地址试试 另外我测试时，除了woff格式外的其他格式 例如.eot、.ttf、.woff2应该是可以使用的
- 2021-08-28 15:23高祥xiang的博客 在每次训练之后，都会在runs-train文件夹下出现一下文件，如下图： 一：weights 包含best.pt（做detect时用这个）和last.pt（最后一次训练模型） 二：confusion 1：混淆矩阵： ①：混淆矩阵是对分类问题的...
- 2022-05-12 16:02回答 3 已采纳 这种一般都是在本地训练，然后是在web中给你可视化操作的，我也踩过坑，你开启visdom.sevser了吗？https://blog.csdn.net/Dummy_/article/details/1
- 2021-12-22 15:05回答 3 已采纳 看了。挺简单的。
- 2015-06-18 17:36回答 1 已采纳 eb init grabs the basic settings from your currently running environment. This includes: Platfor
- 2021-07-04 23:28HowieXue的博客 Yolov5自定义数据训练及测试1. 图像数据获取、标注2. 数据集划分及准备3. 配置训练参数，准备训练：3.1 修改data/训练配置xxx.yaml文件：3.2 修改models模型配置xxx.yaml文件4. 开始训练5. 测试训练后的模型： 1. ...
- 2021-06-21 20:51回答 3 已采纳 在新版的sklearn中，所有的数据都应该是二维矩阵，哪怕它只是单独一行或一列（比如前面做预测时，仅仅只用了一个样本数据），所以需要使用.reshape(1,-1)进行转换 具体可以参考：使用skl
- 2022-03-13 17:30lokvke的博客 之前有同事问，怎么yolov5训练绘制的混淆矩阵，跟终端输出的对不上。（之前我也没注意这个问题） 这里以训练烟雾、火焰两个类别为例，输出的混淆矩阵如下所示： 而终端的输出截图如下所示： 对比两张图可以发现，...
- 2023-03-25 15:15嘿♚的博客 yolov5模型训练后的结果会保存到当前目录下的run文件夹下里面的train中下面对训练结果做出分析。
- 2022-01-11 17:51weeksooo的博客 场景三:yolo v5训练自己的数据集 场景四:yolov5源码解读 … 场景一:Anconda环境基本操作 1:基本命令 查看Anaconda的版本信息 conda -V 查看python版本信息 python 打开Jupyter Notebook命令 jupyter notebook 或者 ...
- 2022-10-18 20:53没有角的角角的博客 YOLOv5训练结果分析
- 2023-02-13 19:33AI吃大瓜的博客 行人检测(人体检测)2：YOLOv5实现人体检测(含人体检测数据集和训练代码)；行人检测，人体检测，人体数据集，行人数据集，YOLOv5
- 2024-05-03 08:08混淆矩阵
- 2021-11-15 16:53Faster--YOLO的博客 三、yolov5训练结果不好的原因： 1. 欠拟合： 在训练集上表现很差，测试集上表现也很差的现象可能是欠拟合导致的，是因为泛化能力太强，误识别率较高 解决办法：1）增加数据集的正样本数, 增加主要特征的样本数量 ...
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（查看结题原因） 3月17日-
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3月15日
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