pytorch 35 yolov5_obb项目解读+使用技巧+调优经验（提升map）_yolov5怎么改进可以大幅度提升map

作者：人工智能uu | 2024-07-19 08:39:28

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yolov5怎么改进可以大幅度提升map

yolov5_obb是一个用于旋转框预测的开源项目，项目地址为https://github.com/hukaixuan19970627/yolov5_obb。在使用yolov5_obb进行训练时，可能存在训练后精度不达标。使用yolov5_obb项目一定要对yolov5_obb的基本实现和关键部分要有所了解，同时对于使用过程中的参数设置，数据增强等手段要足够了解，不能使用默认的配置来训练自己的数据集。很多时候，这被归咎于数据量不足，训练数据太复杂。博主一开始也是这么想，但是通过对yolov5_obb项目的分析。最终发现，在有限的情况下是可以再一次提升yolov5_obb在个人数据集上的精度的，只有由于大家只会使用默认的训练参数，不会分析训练后的效果，无法根据个人数据情况调整训练参数。通过调节优化，最终将yolov5_obb在私人数据集<标注量稀疏，数据量稀少的sar数据>上的HBBMap@0.5:95从33%提升到了43%。

1、基本介绍

1.1 模型性能

Model ^{(download link)}	Size ^(pixels)	TTA ^{(multi-scale/ rotate testing)}	OBB mAP^{test ^0.5 DOTAv1.0}	OBB mAP^{test ^0.5 DOTAv1.5}	OBB mAP^{test ^0.5 DOTAv2.0}	Speed ^{CPU b1 (ms}

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