YOLOV5训练的若干问题总结
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了YOLOV5训练的若干问题总结相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
这几周玩了一下YOLOV5。选了一个机器猫的示例运行。之前训练完后，都无法识别出来机器猫，后面终于可以了。关键是训练次数和图集一定要多，我是训练了 400 次，图集是200张。最后终于可以识别出来了。并部署到RV1126的平台上。
环境介绍
本地是用虚拟机弄的，配了4核CPU，8G内存 ，一个机器猫头像，200百张图片的话，训练了400轮，耗时 8 小时左右。看来没有GPU的还是差很多。
图片标记
发现图片收集及标注是最耗时，最烦人的。但也是最重要的一环。本地是在WINDOWS平台下安装了LableImg的
训练结果分析
前面几轮训练看还没有效果，但随着训练次数的增加，效果明显改善
默认训练300次之后就比较稳定了。
部署情况
部署到RV1126平台上后，发现置信度基本为100%
对比图片
原因暂时不确定 ，怀疑是转RKNN时精度缺失导致的
以上是关于YOLOV5训练的若干问题总结的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章