python - yolov5 不训练模型

Question

我用yolov5训练了一个数据集。该模型存在，但它不起作用。它并没有准确地预测。

这是我使用的代码：

python train.py --img 640 --batch 8 --epochs 3 --data ../datasets/coco128/coco128.yaml --workers 0 --image-weights '' --name test

代码的输出：

当我们查看测试文件夹进行预测时：

标签

预测

如您所见，预测什么都不是。还有 best.pt 和 last.pt 文件。它们的大小为 14.475 mb。但是 google colab 使用相同的代码。

此外，当我尝试使用默认的 yolov5s.pt 预测图像时，它可以工作，预测是正确的。

矩阵混淆，result.csv 也几乎是空的，带有 nan 文本。

谢谢你的帮助...

标签： pythonpytorchyolov5

Answer 1

我在使用 YOLOv5 时遇到了类似的问题，并且能够通过关注--img（图像大小）和--conf属性来解决它。

调用训练脚本时，可以定义图像尺寸

python train.py --img 672 1216 ...

但是您可能忘记在推理脚本中使用相同的参数

python detect.py --img 672 ...

另一个问题是当您的数据集太小并且 Recall/Precision/mAP 太低时，您需要在推理期间降低输出的置信度过滤器：

python detect.py ... --conf 0.7

您可能需要将 减小--conf到 0.1 才能看到任何输出。然后使用它，直到您对输出中的精度/召回率感到满意为止。