yolov5训练调参

根据引用中提到的文章，可以手把手地带你调参Yolov5。引用中还提到了30多种顶会Attention原理图，可以参考这些原理图来进行调参。此外，引用中提到是否启用多尺度训练，这是一种提高模型鲁棒性的方法。可以设置几种不同的图片输入尺度，在训练过程中每隔一定iterations随机选取一种尺度进行训练。这样训练出来的模型在应对不同尺度的目标时表现更好。

针对口罩检测的任务，引用中提到的yolov5口罩检测模型已融合了attention机制。可以将best.pt文件放在主目录下进行使用。该模型在训练时间上使用了yolov5x模型，并且取得了约96%的mAP（平均精度均值）。该模型能够较高地识别人脸是否佩戴口罩。如果需要进一步优化，可以尝试修改损失函数进行优化。

综上所述，调参yolov5可以参考Attention原理图，可以考虑启用多尺度训练来提高模型鲁棒性。对于口罩检测任务，可以使用已融合attention机制的yolov5口罩检测模型，并根据需要修改损失函数进行优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [手把手带你调参Yolo v5 (v5.0-v7.0)（一）](https://blog.csdn.net/muye_IT/article/details/128785504)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [手把手带你调参Yolo v5（二）](https://blog.csdn.net/weixin_42645636/article/details/128863986)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [yolov5目标检测模型 (融合transformer+已调参优化）](https://download.csdn.net/download/m0_62577716/86845253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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