深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎
在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 Epoch由一个或多个Batch组成。 选择合适的 epoch 数 …
能不能只要训练集和测试集，不要验证集呢？ - 知乎
Jan 11, 2018 · 在这里插入图片描述 以上，如果有总结的不到位的地方欢迎指出。 一些清晰的总结和体会 最近看了sklearn用户指南里的 交叉验证：评估估计器性能，有一些更明确的体会记录 …
目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是 …
首先回答的是，不见得input size越大越好。主要的原因是目前所采用的FPN结构的设计，不同size的物体被分到了不同的feature map上进行处理。我们的工作在以Resnet-50 FCOS在800 …
yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO对输入图像的大小不变。然而，在实践中，由于我们在实现算法时可能遇到各种问题，因此我们可能希望坚持使用恒定的输入大小。 其中一个重要问题是，如果我们想以批量方式处理 …
深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一 …
yolo对缺陷目标检测除标注缺陷类别，需要训练正常样本吗（没有 …
可以看准确度，准确度较高，那就可以不用加正常样本。 如果准去度较低，也就是 不是缺陷却识别成缺陷的数据较多，那么就需要添加正常样本。 正常样本标注： 制作一个内容为空的txt就 …
有没有可能在stm32或esp32系列的单片机上跑yolo? - 知乎
之前用colab玩过yolo，之后看见到可以跑在树莓派上，有尝试的想法，但是树莓派太贵了。 后来又看见到stm32系列的和esp32系列的单片机可以跑m…
YOLO 损失函数中confidence的预测值和真实值分别是怎么得到 …
那么confidence的真实值是1，即包含物体的概率为1，IOU值也为1，这样我们训练时才可以让预测的边界框尽量接近真实框 (不过YOLO里面有一个控制参数，resocre，当其为1时，IOU不 …
为什么yolo5用自己的数据集训练的map值很低？ - 知乎
道路缺陷检测数据集 类别：对象检测 用途：用于训练和评估基于YOLOv5架构的对象检测模型，特别是针对道路表面的多种常见缺陷的识别。该数据集已经转换为YOLO格式，并且训练出的模 …
如何看待DECI团队提出的YOLO-NAS？ - 知乎
YOLO-NAS 专为生产用途而设计，与 NVIDIA® TensorRT™ 等高性能推理引擎完全兼容，并支持 INT8 量化以实现前所未有的运行时性能。 这种优化使 YOLO-NAS 在现实场景中表现出色，例 …