yolov5训练数据集，发现验证集的objectness loss一直在震荡

这个问题可能涉及到机器学习和深度学习方面的知识，我可以尝试回答。objectness loss 的震荡可能是由于训练数据集的不足或者训练参数的设置不合理导致的。可以尝试增加训练数据集的数量，或者调整训练参数，例如学习率、批次大小等，来尝试解决这个问题。

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YOLOV7训练时val Objectness随着epoch的增加而升高但yolov5训练时val obj_loss随着epoch的增加而降低是什么意思

在目标检测任务中，Objectness/Object loss 是指模型在预测目标时判断目标存在的概率和目标位置的误差。一般来说，Objectness/Object loss 越低，表示模型的目标检测能力越强。

对于你提到的情况，YOLOv7 在训练过程中，Objectness 随着 epoch 的增加而升高，可能是因为模型在训练过程中出现了过拟合现象，导致模型对训练集中的目标进行了过度拟合，而在验证集上表现不佳。而 YOLOv5 在训练过程中，obj_loss 随着 epoch 的增加而降低，可能是因为模型的训练策略比较有效，使得模型能够更好地学习目标的特征和位置信息，从而在验证集上表现更好。

需要注意的是，这种情况可能是由于不同的模型结构、训练策略和数据集等因素导致的，因此不能简单地将两个模型的表现进行比较。