就是我拿自己的数据集在迁移学习训练之后，识别视频，发现视频识别边框一直在发抖，没有很平稳稳定的感觉，是因为训练的人数太少，还是数据集太少吗？
很可能是由于数据集过少或训练人数不足导致的。
YOLOv5模型需要足够的数据进行训练，才能达到较好的识别效果。在训练过程中，数据集的大小和多样性都会对识别效果产生影响。如果数据集比较小，那么模型可能会出现过拟合（overfitting）的情况，也就是在训练集上表现很好，但在测试集上的表现不够稳定。此外，还有可能是训练期间参数设置不当，没有达到最优化的状态。
为了解决识别框发抖的问题，建议增加数据集的大小和多样性，例如使用数据增强技术对数据集进行扩充，并且使用预训练模型（如ImageNet）进行迁移学习，以提高模型的泛化能力。同时，可以对训练过程的学习率、优化器等参数进行调整，以达到更好的训练效果
你这是帧率太低吧？