yolov5口罩检测求指导
毕设做了一个基于yolov5的口罩识别模型 因为一直想有一点突破 就那怕是0.1的突破也是好的，所以一直在想办法提高精度，今天看到了检测小目标，只要改yaml文件确实很省力，但是最后在我的数据集上的实验结果还不如不修改，可以给点意见，或者给点帮助，马上答辩了 人都快麻了
你是怎么修改的？砍掉P5/32的输出口？我感觉这个不靠谱，要是检测的时候人脸怼镜头，口罩就不是小目标了你的模型不就得挂掉？
真的要像提高我觉得你还不如实验下不同的backbone对你结果的影响（你可以试试看下transformer，用过的都说香），以及不同的图像增强技术，横向对比，目前的yolov5用的是对coco最优结果，并不一定对你的数据集是最优结果，至于修改其他的一些小部分局域网络结构之类的，比如将他的fcous改成卷积之类的，这种就得看你对网络的理解能力了。
另外，据我了解，口罩检测还有一个难点在于口罩没戴好，比如鼻子没遮住，但是口罩检测结果是算带上了的，你试试这个方向，口罩没带好的也算没戴？更近一步检测那种个性口罩？口罩上面绘制图案的那种，检测出来是否戴口罩了？（这部分数据需要你对数据集进行标注和修改）
试试加个预处理