YOLOv5中train的obj_loss图像变化很大是什么踢死

YOLOv5中train的obj_loss图像变化很大可能是因为以下原因之一：

1. 数据集不平衡：如果数据集中某些类别的样本数量比其他类别的样本数量多很多，那么模型就会更加关注这些类别，从而导致obj_loss的变化较大。

2. 学习率过高或过低：如果学习率设置得太高或太低，模型就会无法稳定地学习。学习率过高会导致模型发散，学习率过低会导致模型收敛缓慢。

3. 数据集质量问题：如果数据集中存在噪声、错误标注或者过于相似的物体，那么模型就会很难学习。

4. 模型设计问题：如果模型设计不合理，比如网络结构过于简单或者复杂，或者某些关键层的设计不合理，那么也会导致obj_loss的变化较大。

建议您检查以上问题并逐一排查，以找出导致obj_loss变化大的具体原因。