pytorch 35 yolov5_obb项目解读+使用技巧+调优经验(提升map)
yolov5_obb是一个用于旋转框预测的开源项目,项目地址为https://github.com/hukaixuan19970627/yolov5_obb。在使用yolov5_obb进行训练时,可能存在训练后精度不达标。使用yolov5_obb项目一定要对yolov5_obb的基本实现和关键部分要有所了解,同时对于使用过程中的参数设置,数据增强等手段要足够了解,不能使用默认的配置来训练自己的数据集。很多时候,这被归咎于数据量不足,训练数据太复杂。博主一开始也是这么想,但是通过对yolov5_obb项目的分析。最终发现,在有限的情况下是可以再一次提升yolov5_obb在个人数据集上的精度的,只有由于大家只会使用默认的训练参数,不会分析训练后的效果,无法根据个人数据情况调整训练参数。通过调节优化,最终将yolov5_obb在私人数据集<标注量稀疏,数据量稀少的sar数据>上的HBBMap@0.5:95从33%提升到了43%。
1、基本介绍
1.1 模型性能
| Model (download link) | Size (pixels) | TTA (multi-scale/ rotate testing) | OBB mAPtest 0.5 DOTAv1.0 | OBB mAPtest 0.5 DOTAv1.5 | OBB mAPtest 0.5 DOTAv2.0 | Speed CPU b1 (ms |
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