这几周玩了一下YOLOV5。选了一个机器猫的示例运行。之前训练完后，都无法识别出来机器猫，后面终于可以了。关键是训练次数和图集一定要多，我是训练了 400 次，图集是200张。最后终于可以识别出来了。并部署到RV1126的平台上。

环境介绍

本地是用虚拟机弄的，配了4核CPU，8G内存 ，一个机器猫头像，200百张图片的话，训练了400轮，耗时 8 小时左右。看来没有GPU的还是差很多。

图片标记

发现图片收集及标注是最耗时，最烦人的。但也是最重要的一环。本地是在WINDOWS平台下安装了LableImg的

训练结果分析

前面几轮训练看还没有效果，但随着训练次数的增加，效果明显改善

 默认训练300次之后就比较稳定了。

部署情况

部署到RV1126平台上后，发现置信度基本为100%

对比图片

 

原因暂时不确定 ，怀疑是转RKNN时精度缺失导致的

 

# 人工智能 # python # 深度学习
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yolov5 - Ultralytics YOLOv8的前身，是一个用于目标检测、图像分割和图像分类任务的先进模型。
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