在使用YOLOv5进行目标检测训练时，如果出现`NaN loss`，这通常是一个非常棘手的问题，可能会导致模型无法正常收敛甚至完全失效。以下是针对这一问题的原因分析和解决方案。 --- ### 一、原因分析 1. **学习率过高** 学习...
YOLOv5作为一种高效的实时目标检测算法，在处理极小目标时可能会遇到一些挑战。极小目标通常指的是那些在图像中占据像素比例非常少的对象，例如远处的行人、车辆或昆虫等。为了提升YOLOv5对极小目标的检测能力，我们可...
YOLOv5 是一种高效的实时目标检测模型，其结构设计简洁而强大。在 YOLOv5 中，模型主要由三个部分组成：Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和 Head（头部网络）。本文将对这三部分进行详细解析，并结合流程图帮助理解。 ...
在深度学习模型训练过程中，经常会遇到由于硬件故障、电源中断或其他原因导致的训练中断问题。为了确保训练进度不被浪费，YOLOv5 提供了 Checkpoint 机制，允许我们在训练中断后恢复到最近的保存状态并继续训练。以下将...
YOLOv5作为一种高效的实时目标检测模型，在处理密集目标重叠场景时可能会遇到一些挑战。这是因为密集目标之间的空间重叠会导致模型难以区分各个目标的边界，进而影响检测精度。本文将深入探讨YOLOv5在应对密集目标重叠...
YOLOv5作为一种高效的实时目标检测算法，其训练过程中的结果可视化对于模型优化和性能评估至关重要。本文将推荐一些常用的YOLOv5训练结果可视化工具，并详细讲解如何使用这些工具来监控和分析模型的训练状态。 --- ### ...
YOLOv5作为目标检测领域的重要算法之一，其后处理步骤在最终结果的质量上起着至关重要的作用。后处理的核心任务是通过一系列筛选和优化操作，从模型输出的大量候选框中提取出最可信的目标检测结果。本文将深入解析YOL...
YOLOv5是一种高效的实时目标检测算法，其在图像预处理阶段的优化对最终检测准确率有着至关重要的影响。本文将深入探讨YOLOv5中常见的图像预处理技巧，并解析这些步骤如何提升模型性能。 --- ### 一、YOLOv5图像预处理概述 ...
YOLOv5 是一个非常流行的实时目标检测框架，其高效性和灵活性使其在移动设备上的部署变得越来越重要。本文将详细介绍如何将 YOLOv5 部署到 Android 端，并提供具体的实战步骤。 --- ### 一、YOLOv5 模型准备 #### 1.1 下载预训练...
在使用YOLOv5进行目标检测训练时，如果发现loss不下降，这可能是由多种原因引起的。以下将从数据、模型配置、超参数设置等方面深入分析可能的原因，并提供解决办法。 ### 1. 数据问题 #### 1.1 数据标注错误 如果训练数据的...