1.概述
在使用YOLO系列模型进行实验时，总会遇到各种各样的问题，比如：如何进行模块改进、如何做对比实验、如何进行计数等......本篇文章就是针对YOLO系列模型进行问题总结，将本人在实验过程中，所遇到的问题以及解决方法进行总结。
2. 问题以及解决总结
1. 在目标检测某些应用领域中，可能会有计数功能，所以会需要计数的一些评价指标，如图1，例如：均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、决定系数
等评价指标，n为测试图像个数，
代表第i张图像的真实值个数，
第i张图像的推测值个数。
图1
YOLOv5：在val.py文件中，如图2中nl代表第i张图像的真实框个数，npr代表第i张图像的预测框个数。根据这两个值，可以计算出计数的评价指标。
图2
YOLOv7：在test.py文件中.....
YOLOv8：在test.py文件中.....
2. 在目标检测实验过程中，两次相同实验结果大概率会有所不同，但是在YOLOv5和YOLOv8中都有随机种子的设置，但是设置之后依旧结果不同（目前不知道出于什么原因），猜测是因为随机种子没有固定住；在YOLOv7中，可以使用固定随机种子，使实验结果保持一致。
YOLOv5和YOLOv8：目前只能多实验几次，查看实验结果。
YOLOv7：在general.py文件中添加set_seed方法.....
持续更新......
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