YOLOv5 recall曲线为什么起伏较大

YOLOv5的召回率曲线起伏较大的原因可能是由于其网络结构和数据集的特性所导致的。

YOLOv5是一种基于anchor-free的目标检测算法，它使用了自适应的锚框生成方法，可以快速适应不同大小和比例的目标。但是，由于其锚框的生成方法较为复杂，因此可能会导致在不同的尺度上出现目标定位不准确的情况，从而导致召回率的起伏较大。

此外，数据集的特性也可能会影响召回率曲线的起伏。如果数据集中存在一些难以检测的目标或者目标的大小、形状、光照等方面的变化较大，那么算法的召回率就可能会受到较大的影响，从而导致曲线起伏较大。

因此，为了提高算法的召回率稳定性，可以通过数据增强、多尺度训练等方法来增加数据集的多样性，同时也可以通过改进网络结构、优化损失函数等方法来提高算法的鲁棒性和准确性。