优质的企业网站,wordpress 页面打不开,ftp转换wordpress,2021年新闻摘抄1. 引言
在目标检测任务中#xff0c;误检#xff08;False Positive, FP#xff09;和漏检#xff08;False Negative, FN#xff09;是影响检测性能的两个主要问题。误检意味着模型检测到了不存在的目标#xff0c;而漏检则指模型未能检测到真实存在的目标。本文将介绍…1. 引言
在目标检测任务中误检False Positive, FP和漏检False Negative, FN是影响检测性能的两个主要问题。误检意味着模型检测到了不存在的目标而漏检则指模型未能检测到真实存在的目标。本文将介绍如何优化 YOLOv5 以减少误检和漏检提高检测精度。
2. 误检与漏检的常见原因
2.1 误检的常见原因
训练数据质量问题数据集存在噪声如误标注或错误样本。背景复杂度过高目标与背景相似度高导致模型误判。IoU交并比阈值过低如果 NMS非极大值抑制中的 IoU 阈值过低可能会保留过多低质量的框。过拟合模型在训练数据上表现良好但在测试数据上泛化能力差。类别不均衡某些类别样本过多导致模型倾向于过度检测。
2.2 漏检的常见原因
置信度阈值过高如果模型置信度设定过高可能会导致部分低置信度目标被忽略。目标尺寸太小YOLOv5 在小目标检测上相对较弱可能难以检测微小目标。数据增强过度过强的数据增强可能会改变目标形态使模型难以识别。网络结构限制默认 YOLOv5 的网络结构可能不适用于所有任务可能需要调整。数据集不完整如果数据集中缺少某些类别或场景模型可能无法学习到足够的特征。
3. 降低误检的方法
3.1 提高训练数据质量
清理数据集去除错误标注、重复数据或模糊目标。平衡类别分布尽可能使数据集中的不同类别样本数量均衡。增加硬例Hard Examples针对易混淆类别增加相应样本提升模型区分能力。
3.2 调整NMS非极大值抑制
在 data/hyp.scratch.yaml 中调整 IoU 阈值例如
nms_iou: 0.45 # 降低 IoU 阈值可以减少重复框如果误检较多可适当 降低 IoU 阈值如 0.3-0.4但不能太低否则可能导致漏检。
3.3 调整置信度阈值
检测时的置信度阈值影响最终输出的检测结果。在 detect.py 中修改 conf-thres 参数例如
python detect.py --conf-thres 0.3如果误检多可 提高 置信度阈值如 --conf-thres 0.4但不能过高否则可能导致漏检。
3.4 调整损失函数
如果误检较多可以尝试修改 loss 计算方式如增加 类别损失class loss 的权重
cls_pw: 1.5 # 默认 1.0可适当增加3.5 增强数据增强策略
如果背景复杂导致误检可以减少强烈的数据增强避免模型学到无关信息。例如减少 hsv_h, hsv_s, hsv_v 的变化范围
hsv_h: 0.015 # 色调变化减少
hsv_s: 0.5 # 饱和度调整
hsv_v: 0.4 # 亮度调整3.6 采用更强的模型
如果误检仍然较多可以使用更大的 YOLOv5 变体如 yolov5l 或 yolov5x提高检测能力。
python train.py --weights yolov5l.pt --epochs 3004. 降低漏检的方法
4.1 降低置信度阈值
如果模型漏检较多可以适当 降低 置信度阈值例如 --conf-thres 0.2但不能过低否则会引入过多误检。
4.2 适当提高 NMS IoU 阈值
如果检测框被误过滤可以适当 提高 IoU 阈值
nms_iou: 0.5 # 提高 IoU 过滤4.3 增强小目标检测能力
YOLOv5 对小目标检测较弱可采用以下方法
使用更高分辨率的输入
python train.py --img-size 1280修改网络结构调整 yolov5s.yaml 中的 depth_multiple 适当增加检测层。数据增强增加 Mosaic 和 Copy-Paste 以增强小目标样本。
4.4 采用多尺度训练
python train.py --multi-scale开启多尺度训练使模型能更好适应不同大小的目标。
4.5 采用更优的 Anchor Box
如果目标形状特殊可以重新计算 Anchor
python utils/autoanchor.py --dataset mydataset4.6 采用数据增广策略
如果漏检主要集中在某些特定角度或场景可以增加相应的数据增强例如 旋转、仿射变换。
5. 训练时的优化建议
5.1 选择合适的预训练模型
预训练模型的选择影响模型性能。例如检测小目标时使用 yolov5m 或 yolov5l 可能比 yolov5s 更好。
5.2 调整学习率策略
适当调整 lr0 和 lrf避免训练初期过快收敛。
lr0: 0.01 # 初始学习率
lrf: 0.2 # 最终学习率5.3 训练更多 epochs
对于复杂任务可以适当增加训练 epochs例如
python train.py --epochs 5006. 结论
降低误检和漏检需要从 数据、超参数、网络结构、训练策略 等多个方面优化。关键点包括
数据集质量 是核心应清理数据、平衡类别。调整置信度阈值 适应不同任务需求。优化 NMS 策略适当调整 IoU 阈值。使用更大的模型 或 改进 Anchor 设计 提升检测能力。数据增强策略 需适度避免过强影响模型泛化。
通过合理的优化可以大幅降低误检和漏检提高 YOLOv5 在目标检测任务中的表现。
