为什么yolov5从零开始训练（不在ImageNet上预训练）能够达到如此高的性能？ 第1页
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na-tiao-mei-you-ren-de-jie 网友的相关建议:
1.大量的数据增强：颜色变换，仿射变换，mosaic等；
2.增加正样本的方法，邻域匹配的思想，以前yolo系列都是单个网格产生落在该网格的目标，现在有上、下、左、右（根据中心点位置选择2个）和中间网格对该目标进行预测，正样本数量大大增加，所以整体训练收敛比较快；
3.形状shape对正样本选择；
4.邻域匹配的思想改变了xy的编解码，正样本选择的基础上改变了wh的编解码，原来是e指数乘anchor，现在是sigmoid乘上anchor；
5.loss方面：obj loss，giou / ciou loss，不同特征图上的iou loss权重大小，focal loss等；
6.训练方面：ema，warmup，余弦学习率衰减，超参搜索等；
7.网络结构方面等。
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