yolov5训练后val/obj_loss先下降后上升该怎么该

如果val/obj_loss先下降后上升，可能是由于模型过拟合造成的。您可以尝试以下解决方法：

1. 增加数据集：更多的数据可以帮助模型更好地泛化，减少过拟合的可能性。

2. 增加数据增强：数据增强可以增加训练数据的数量，同时也可以增加模型的鲁棒性。

3. 减少训练迭代次数：过多的训练迭代次数可能导致模型过拟合，您可以适当减少训练迭代次数，以避免过拟合的发生。

4. 使用正则化技术：正则化技术可以限制模型的复杂度，帮助防止过拟合的发生。

5. 调整超参数：您可以尝试调整学习率、batch size等超参数来优化模型的性能并防止过拟合。