YOLOv5 未检测到自定义数据

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我面临 YOLOv5 的问题,即使在训练后它也无法检测自定义数据中的对象。我尝试在 Python 3.9 和 Python 3.10 上运行它,结果相同。

`%cd yolov5/ !python train.py --img 416 --batch 16 --epochs 100 --data /content/yolov5/idk-1/data.yaml --weights yolov5s.pt --cache

python detector.py --weights /content/yolov5/runs/train/exp/weights/best.pt --img 416 --source /content/yolov5/idk-1/train/images/1_jpeg.rf.6095f91252eee827890508b0eb7db4f5 .jpg --conf 0.25`

但是,该模型没有检测到其训练图像中的任何对象。我希望它能够检测到训练过的物体。

注意:我正在使用谷歌colab

附加信息:

我已检查我的自定义数据是否已正确标记。 我验证了数据和权重的路径是正确的。 我尝试调整置信阈值(--conf)但没有成功。 任何有关可能导致此问题的原因的见解或建议将不胜感激。谢谢!

我尝试调整置信阈值(--conf)但没有成功。 任何有关可能导致此问题的原因的见解或建议将不胜感激。谢谢!

python pytorch object-detection yolo yolov5
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    在训练数据上测试模型:检查其是否正常工作。如果它确实得到检测,通过这样做,您可以验证您的数据是否已正确注释,这导致了第二点。
  1. 验证您的图像是否已正确注释。如果这也合适,那么问题可能在于数据集本身的难度。
  2. 您使用的图像可能包含尺寸非常小、分辨率较低或两者兼而有之的对象。然后,您应该应用一些预处理技术来处理这个问题,例如超分辨率。例如,这是“遥感”的常见问题。您可能需要为此寻找 SuperYOLO,或者通过一些生成技术来提高图像分辨率。
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