YOLO系列调优方法（个人随笔持续更新）

@Auto: lyyyyy_16
@Date: 2023/11/07 09:58
@Version: 1.0

当下个人总结：

最根本的调优方式是数据集的质量筛选，拥有一组好的数据集，我们的模型学习的更深刻识别效果也更优；其次呢，是一些适当的训练参数，epchos、batch_size等参数；

提高模型的识别效果，大致可以从以下几点出发：

1. **更多的数据**：
- 收集更多的训练数据，尤其是覆盖各种场景和条件的数据，以提高模型的泛化能力。

2. **数据清理**：
- 清理和预处理数据，确保数据质量，去除异常或错误标注的样本。

3. **调整输入数据**：
- 调整输入图像的尺寸、亮度、对比度等，以确保模型能够适应不同的图像条件。

4. **调整网络架构**：
- 尝试更深或更宽的网络架构，或者使用先进的模型版本，以提高模型的表达能力。

5. **迁移学习**：
- 使用在大规模数据集上预训练的模型进行迁移学习，可以加速收敛并提高性能。

6. **集成学习**：
- 考虑使用集成学习方法，将多个模型的预测进行组合，以提高整体的准确性。

7. **调整损失函数**：
- 根据任务需求选择适当的损失函数，或者调整损失函数的权重，以更好地优化模型。

8. **超参数调整**：
- 仔细调整超参数，包括学习率、批量大小等，以获得更好的训练效果。

9. **模型解释和调试**：
- 使用工具和技术进行模型解释和调试，了解模型在不同样本上的表现，并根据需要进行调整。

10. **定期评估和更新**：
- 定期评估模型性能，监控模型在实际环境中的表现，并及时更新模型以适应新的数据和场景。

记住，优化模型是一个迭代的过程，需要不断尝试和调整。根据具体任务和数据情况，选择适合的方法来提高模型的识别效果。

调优方式：

增加小目标的识别：

1.增大模型网络参数img-size，例如：640改成1280

更改举例：

更改img-size参数，调为1280，相对应的letterbox函数中的new_shape（图片输入范围）参数要改成1280

原理：输入图片的尺寸增大，让模型检测的范围扩大