yolov5检测效果差

使用yolov5进行焊缝缺陷检测
数据集是自己在实验室拍的，一开始采集到95张图片，后面数据增强到760张
后面就标注开始训练
batch-size:8 epoch：100
训练结果如下：

模型的最终精度可以达到97%，后面我用模型去检测效果很差

我大致了解是因为数据集过小，缺乏泛化能力的原因，但是我的初始数据很少且没有获取来源，想问下还有什么办法

以下回答来自chatgpt,望有帮助
如果你的数据集过小，缺乏泛化能力，那么你可以考虑以下几个方法来改进你的模型：

数据增强：你可以使用各种数据增强技术来扩充你的数据集，例如旋转、翻转、缩放、裁剪等。这样可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。
迁移学习：你可以使用预训练的模型来进行迁移学习，这样可以利用已有的模型在你的数据集上进行微调，提高模型的性能。
收集更多的数据：你可以尝试收集更多的数据来训练你的模型，这样可以提高模型的泛化能力。
调整模型结构和超参数：你可以尝试调整模型的结构和超参数来提高模型的性能，例如增加层数、调整学习率等。
检查标注数据：你需要确保你的标注数据是正确的，否则会影响模型的性能。可以使用一些工具来检查标注数据的准确性。

希望这些方法能够帮助你提高模型的性能。

这篇博客: Yolov5训练自己的数据集中的 3.1. 划分训练集、验证集、测试集 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

在VOCData目录下创建程序 split_train_val.py 并运行

程序如下：

# coding:utf-8

import os
import random
import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址，根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下，注意以下为相对路径
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分，地址选择自己数据下的ImageSets/Main，注意以下为相对路径
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()

trainval_percent = 1.0  # 训练集和验证集所占比例。 这里没有划分测试集
train_percent = 0.9     # 训练集所占比例，可自己进行调整
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
    os.makedirs(txtsavepath)

num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')

for i in list_index:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        file_trainval.write(name)
        if i in train:
            file_train.write(name)
        else:
            file_val.write(name)
    else:
        file_test.write(name)

file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()

程序运行完成后会生成 ImagesSets\Main 文件夹，在这个文件夹中会生成测试集、训练集、训练验证集、验证集（由于这里没有分配测试集，所以测试集为空。若要分配测试集，需要更改第 14、15 行的代码，即更改对应的比例）

以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
针对焊缝缺陷检测效果不好的情况，以下是一些提升模型检测效果的方法：
1. 更换预训练模型：预训练模型可能对特定问题的适应性有限，可以尝试更换与焊缝缺陷检测相关的预训练模型或进行微调。
2. 加入Attention机制：注意力机制可以提高模型在关键信息上的表现。可以考虑加入注意力机制如SE模块等。
3. 使用更复杂的网络结构：尝试使用更复杂的网络结构如YOLOv5x等，以提高模型的检测能力。
4. 数据增强：除了进行数据增强之外，还可以尝试通过扩充数据集或引入新的焊接场景等方法，以提高模型的泛化能力。
5. 调整训练参数：例如学习率、优化器、损失函数等，以优化训练效果。
除了以上方法之外，还可以考虑采用迁移学习，使用先前训练好的模型进行迁移学习，更快地提升模型性能。同时，可以尝试使用软件工程方法解决问题，如代码重构、模块化、设计模式等，以优化代码质量和模型效率。