6. 模型结构调整:可以尝试修改YOLOv5的结构,例如增加或减少层数、改变卷积核大小等。这需要对模型进行重新训练。 7. 损失函数调整:可以尝试使用不同的损失函数,如Focal Loss、IoU Loss等,以提高模型的性能。 def focal_loss(inputs, targets, alpha=0.25, gamma=2): ce_loss = F.binary_cross_entropy_with_l...
简介:YOLOv3的NMS参数调整对模型的准确率和召回率分别有什么影响? YOLOv3中的非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)是一种关键的后处理步骤,用于从模型的预测中去除重叠的边界框,从而提高检测的准确性。NMS参数的调整直接影响到模型的准确率(Precision)和召回率(Recall),具体如下: 1. NMS阈值(`nms_thresh`...
全套资源包括训练数据等等 (0)踩踩(0) 所需:1积分 python 程序 艺术签名生成器 2025-01-13 09:08:16 积分:1 python 程序 抢票神器 2025-01-13 08:12:41 积分:1 python 程序 屏保计时器 2025-01-13 07:55:40 积分:1 python 程序 截图工具 ...