yolo v5改进，精确度很低

我的yolo v5 改进之后，精度一直上不去是为什么，一直在0.5上下浮动，这样算是过拟合了吗？

你的学习率呢些怎么调整的？优化器怎么设置的？batch-size设置的多少？

你可以看看这篇博文，希望对你有帮助，有帮助的话能采纳一下吗？
网址：https://blog.csdn.net/weixin_42587866/article/details/129562873

请看👉 ：AI大视觉（十一) | Yolo v3 如何进行训练？
除此之外, 这篇博客: [YOLO专题-27]：YOLO V5 小目标检测遇到的问题与常见解决办法中的 5.2 针对目标像素太少的问题：统一模型 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:
这种方式下，大目标和小目标处于相同的图片上，采用相同的图片训练同一个模型。
训练出来的模型，同时识别大目标与小目标。
为了能够更好的识别小目标，可以采用的方法有：
（1）降低网络的层数：避免多个小目标经过多层卷积核混合在一起，无法区分。
（2）减少卷积核的尺寸：编码小目标的所有像素卷积成一个特征。
（3）减小步长：避免跳过部分小目标的像素提取。
总之，为了迎合小目标的识别，需要牺牲对大目标的更高层次的抽象。

对学习率，优化器，batch-size，训练次数等参数做一个网格搜索，把可能的你觉得合适的参数多训练一下，多花点时间，提高准确率

你的数据集质量不高，还有模型选择（可能存在过拟合或欠拟合的情况）和训练设置（学习率过大或过小、批量大小过大或过小、优化器选择不当、损失函数选择不当等）
参考合理搭配下 https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/tips_for_best_training_results/#model-selection


要提高 YOLOv5 的检测精度，可以考虑以下几点：

1增加训练数据：使用更多的训练图像可以使 YOLOv5 更好地学习到图像中的目标特征。

2数据增强：使用数据增强技术，如随机缩放、旋转、翻转等，可以增加训练数据的多样性，从而提高 YOLOv5 的鲁棒性。

3优化超参数：如学习率、迭代次数等超参数的调整，可以影响 YOLOv5 的训练效果。

4网络架构调整：可以尝试更改 YOLOv5 网络的结构或添加更多层，以提高其对图像的理解能力。

5增加计算资源：使用更强的 GPU 或分布式计算环境可以提高 YOLOv5 的训练速度和检测精度。

可能是：
数据集不足。为了提高精度，你需要收集更多的样本，包括不同的场景、光照条件、拍摄角度等等。
数据集质量不佳。为了提高精度，你需要手动验证每张图片的标注，除去错误标注的样本，确保数据集的质量。
网络结构不适合。为了提高精度，你可以尝试使用其他的网络结构或者对现有的网络结构进行微调。
训练参数设置不合适。

增加训练的数据集试试

回答部分参考、引用ChatGpt以便为您提供更准确的答案：

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