Machine learning 约洛夫的误判_Machine Learning_Yolo_Yolov5

Machine learning 约洛夫的误判

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我用yolo5训练了一个单类模型。包含400个图像的数据集被分为train、val和test数据集。这是一个train代码的笔记本。列车得到了很好的效果，但是我用导出的模型构建实时目标检测应用程序时，结果并不令人满意，它能够像预期的那样识别目标，但是在检测过程中有很多误判，检测结果：

结果，只有一个百事可乐，为什么时间戳和其他小区域被识别为百事可乐

有人能告诉我结果的原因吗？

你的问题缺乏很多细节，但我猜你没有接受足够的图像训练。400只是一个玩具，很可能会导致过度装配

您需要查看COCO或ImageNet之类的数据集，以获得合理的通用结果