yolov5中训练出来的best.pt在detect.py中的效果为什么不如原本的yolov5s.pt

可能存在以下原因：

1. 训练数据集的差异：yolov5s.pt是使用COCO数据集进行训练的，而您自己训练的模型可能是使用其他数据集进行训练的，这可能导致模型在某些情况下表现不如yolov5s.pt。

2. 训练超参数的不同：训练模型时采用的超参数可能与yolov5s.pt不同，这也会影响模型的性能。

3. 训练时长的不同：yolov5s.pt是通过长时间的训练得到的，而您自己训练的模型可能训练时间较短，这可能导致模型性能的差异。

4. 模型结构的修改：您可能对yolov5的网络结构进行了修改，这也会影响模型性能。

综上所述，您可以尝试调整训练数据集、超参数、训练时长等因素，来提高自己训练的模型的性能，或者使用yolov5s.pt来进行目标检测。

相关问题

yolov5s 训练Vis

ual Studio Code环境下的步骤如下：

1. 安装Python环境和yolov5

在Visual Studio Code中打开终端，输入以下命令安装Python环境和yolov5：

pip install torch torchvision
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

2. 准备数据集

将训练数据集和验证数据集分别放在`yolov5/data/train`和`yolov5/data/val`目录下。每个数据集需要包含以下文件：

- 图像文件：.jpg或.png格式；
- 标注文件：.txt格式，每个文件包含一行标注，标注格式为`class_index x_center y_center width height`，其中`class_index`为类别编号，`x_center`和`y_center`为中心点的相对坐标（0~1），`width`和`height`为宽度和高度的相对值（0~1）。

例如，训练集中的一张图像及其对应的标注文件如下所示：

- 图像文件：`yolov5/data/train/image.jpg`
- 标注文件：`yolov5/data/train/image.txt`

0 0.424 0.512 0.276 0.467
1 0.694 0.387 0.238 0.312

其中类别编号为0和1，分别对应两个物体。第一行标注表示第一个物体的中心点在图像中横向的相对位置为0.424，纵向的相对位置为0.512，宽度的相对值为0.276，高度的相对值为0.467。

3. 配置训练参数

在`yolov5/models`目录下创建一个新的配置文件，例如`my_yolov5s.yaml`，并设置训练参数。以下是一个示例配置文件：

# my_yolov5s.yaml
nc: 2  # 类别数
depth_multiple: 0.33  # 模型深度缩放因子
width_multiple: 0.5  # 模型宽度缩放因子

anchors:
  - [10, 13, 16, 30, 33, 23]
  - [30, 61, 62, 45, 59, 119]
  - [116, 90, 156, 198, 373, 326]

# 训练参数
hyp:
  lr0: 0.01  # 初始学习率
  lrf: 0.2  # 学习率衰减因子
  momentum: 0.937  # 动量
  weight_decay: 0.0005  # 权重衰减
  warmup_epochs: 3  # 温度上升周期数
  warmup_momentum: 0.8  # 温度上升动量
  warmup_bias_lr: 0.1  # 温度上升偏置学习率

# 训练数据集和验证数据集
train: yolov5/data/train
val: yolov5/data/val

# 模型输出目录
save_dir: yolov5/runs/train/exp1

# 检测结果可视化
visual: false

# 模型参数文件
weights: yolov5s.pt

4. 训练模型

在终端中输入以下命令开始训练模型：

python train.py --batch-size 16 --epochs 50 --data my_yolov5s.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name exp1 --cache

其中`--batch-size`指定批量大小，`--epochs`指定训练周期数，`--data`指定训练参数配置文件，`--cfg`指定模型结构配置文件，`--weights`指定预训练模型参数文件，`--name`指定训练实验名称，`--cache`指定是否缓存数据集。

训练过程中会输出训练日志和验证日志，以及每个周期的训练损失和验证损失。训练结束后，模型参数文件将保存在指定的输出目录中。

5. 测试模型

在终端中输入以下命令测试训练好的模型：

python detect.py --source yolov5/data/val --weights yolov5/runs/train/exp1/weights/best.pt --conf 0.5 --save-txt

其中`--source`指定测试数据集目录，`--weights`指定训练好的模型参数文件，`--conf`指定置信度阈值，`--save-txt`指定保存检测结果的标注文件。

测试过程中会输出检测结果可视化和检测结果标注文件。检测结果标注文件可以用于评估模型的检测精度。

怎样从yolov5-6.0的训练结果中得出召回率，准确率，mAP

要从YOLOv5-6.0的训练结果中得出召回率，准确率和平均精度（mAP），您需要执行以下步骤：

1. 训练模型时，设置`--project`和`--name`参数来保存训练结果。例如：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --project myproject --name mymodel

这将在`runs/train/myproject/mymodel`目录下保存模型训练结果。

2. 运行`detect.py`脚本并使用`--save-txt`参数来生成预测结果的标注文件。例如：

   python detect.py --source val/images --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --conf 0.5 --save-txt

这将在`val/labels`目录下保存预测结果的标注文件。

3. 运行`test.py`脚本并使用`--data`参数来生成测试结果。例如：

   python test.py --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --data coco.yaml --task test --batch-size 16 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.001

这将生成测试结果，并将其保存在`runs/train/myproject/mymodel/results.txt`文件中。

4. 运行`evolve.py`脚本并使用`--evolve`参数来计算召回率，准确率和mAP。例如：

   python evolve.py --data coco.yaml --img 640 --batch 16 --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --evolve

这将计算召回率，准确率和mAP，并在终端输出结果。您还可以使用`--plot`参数来生成结果的可视化图表。

注意：以上步骤仅适用于YOLOv5-6.0的训练结果。如果您使用其他版本的YOLOv5或修改了代码，可能需要不同的步骤来得出相应的指标。