yolov5重复框选

根据引用中提到的情况描述，当使用yolov5进行目标检测时，可能会出现重复框选的情况。这种情况通常发生在训练完成后，获取到模型文件（pt文件）或转换为onnx文件后进行推理时。具体表现为在场景中只有一个目标物的情况下，却识别出两个或更多的目标物，并且画框标记也都出现在目标物上。在单张图中存在多个目标物的场景下，这种现象可能更为严重。

这种重复框选的原因可能是由于训练过程中存在的问题，例如训练数据中出现了重复标注的目标物或者目标物之间的相似性较高。另外，模型的参数设置和训练策略也可能会对结果产生影响。

要解决重复框选的问题，可以尝试以下几个方法：

1. 检查数据集：检查训练数据集中是否存在重复标注的目标物。如果有，可以通过重新标注或删除重复标注的数据来改善模型的训练效果。

2. 调整训练参数：尝试调整模型的参数，比如增加训练的迭代次数、调整学习率等，以提高模型的准确性和稳定性。

3. 数据增强：通过在训练数据中应用数据增强方法，如随机裁剪、旋转、缩放等，可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。

4. 模型调优：尝试使用其他的目标检测模型或算法进行比较，看是否能够得到更好的结果。可以尝试使用其他版本的yolov5或其他的目标检测模型，比如Faster R-CNN、SSD等。

总之，要解决yolov5重复框选的问题，需要检查训练数据集、调整训练参数、应用数据增强方法以及尝试其他的目标检测模型和算法。通过这些方法的组合，可以提高模型的准确性和稳定性，减少重复框选的情况的发生。