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。