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横坐标代表的是训练轮数(epoch) 一般训练结果主要观察“mAP曲线的面积大小”(PR曲线)与“精确率和召回率波动情况”(上图的右边); PR曲线面积越接近1越好; 精确率和召回率波动不是很大则训练效果较好;如果训练比较好的话图上呈现的是稳步上升。 欢迎大家在评论区批评指正,谢谢啦~...
新手上路,请多包涵 最近经常需要多次运行训练比较结果,但是发现相同的数据集,运行的时候经常出现上一次训练还是好好的,这一次训练突然gpu_mem占用比之前多了8g左右,导致原本每个epoch只需要9秒的现在变成了23秒。刚开始觉得可能是缓存没清理或者其他的,但是尝试过清理缓存,重启,关机重启等等很多方法都不行,基本上就是...
yolov5训练时 gpu mem 0g 本文以训练NWPU VHR-10数据集为例,NWPU VHR-10遥感数据集是由西北工业大学公布的用于遥感图像目标检测的公开数据集,包含10类地物目标共800张遥感图像,具体有airplane、ship 、storage tank 、baseball diamond、tennis court、basketball court、ground track field、harbor、bridge、vehicle等...
1.首先应在电脑上配置好cuda和cudnn,这样才能使用gpu进行训练,当然若电脑无gpu,则不用进行此操作,但是cpu训练速度会很慢。 cuda和cudnn的安装教程参考 安装yolov5需要的包 最好创建一个虚拟环境,在该环境下安装所需要的包,如果是新和我一样的小白可以参考如下链接: ...
1、yolov5训练结果图示 Box:YOLO V5使用 GIOU Loss作为bounding box的损失,Box推测为GIoU损失函数均值,越小方框越准; Objectness:推测为目标检测loss均值,越小目标检测越准; Classification:推测为分类loss均值,越小分类越准; Precision:精度,或者说正确率(找对的正类/所有找到的正类); ...
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