yolov5怎么看训练效果

在训练YOLOv5时，可以通过tensorboard或者命令行输出来查看训练的效果。

首先，启动tensorboard，输入以下命令：

tensorboard --logdir runs/train/exp

其中，`runs/train/exp`是训练过程中保存的日志文件所在的目录。

然后，在浏览器中输入`http://localhost:6006/`，可以看到训练过程中的各种指标，如loss、precision、recall等。

此外，还可以在命令行中输出训练过程中的指标，例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights '' --cache --device 0 --name exp --single-cls

其中，`--name exp`是设置训练的名称，可以在训练过程中输出训练指标，例如：

Epoch 1/100
     47/Unknown - 55s 1s/step - loss: 1369.6559 - xy_loss: 0.0000e+00 - wh_loss: 0.0000e+00 - obj_loss: 1369.6559 - cls_loss: 0.0000e+00 - total_loss: 1369.6559

这里的`total_loss`就是训练的总loss，可以根据需要输出其他指标。

相关问题

yolov5训练中如何看训练效果

在训练 yolov5 模型时，可以通过以下方式来观察训练效果：

1. 查看训练日志：训练过程中会生成训练日志，可以通过查看日志来了解训练过程中的训练损失、学习率等信息。

2. 绘制训练曲线：将训练日志中的信息可视化为训练曲线，可以更直观地观察训练效果。可以使用 TensorBoard 或者 matplotlib 等工具来绘制训练曲线。

3. 观察预测结果：在训练过程中，可以使用训练好的模型来进行预测，并观察预测结果。如果预测结果准确率高，说明模型训练效果比较好。

4. 验证集评估：在训练过程中，可以使用验证集来评估模型的表现。如果模型在验证集上的表现比较好，说明模型训练效果也比较好。

yolov5模型的训练效果

Yolov5模型是一种目标检测模型，相比于之前的版本，它在速度和精度方面都有了很大的提升。在训练效果方面，Yolov5的表现也非常出色。根据官方给出的数据，在常见的几个数据集上，Yolov5的mAP（平均精度）都达到了90%以上，其中在COCO数据集上，Yolov5的mAP50甚至超过了Google的EfficientDet D7模型，而且训练速度也非常快，可以在几个小时内完成训练。因此，可以说Yolov5是目前非常优秀的目标检测模型之一。