11｜模型训练：如何教会模型学习

1. YOLOv5被选择作为目标检测任务的基础模型，因为它具有快速、高效地检测图像中的多个物体的优点，同时易于使用。 2. YOLOv5将输入图像划分为网格，每个网格预测边界框和每个边界框的置信度，同时预测类别的概率分布，将目标检测任务转化为一个回归问题。 3. mAP（平均精度均值）是目标检测任务中最常见的评估标准之一，用于衡量模型在不同阈值下的平均精度以及模型在检测多个类别时的整体性能。 4. mAP的计算过程结合了精度和召回率，通过计算每个类别的平均精确率（AP）并求平均值得到mAP，mAP值越高表示模型在检测不同类别的目标时能够更准确地识别和定位目标。 5. YOLOv5的模型训练需要下载源代码，并下载一些预训练模型，然后进行超参数设置，放置制作好的数据集，并执行训练。 6. 训练过程中，可以通过观察mAP值来判断模型是否达到训练要求，也可以通过分析训练和验证损失、精度和召回率等指标来实现。 7. 训练结束后，可以通过观察训练结果图中的mAP值来判断模型的训练效果，也可以通过tensorboard来查看更多的训练结果指标。 8. 在模型训练结果的分析中，除了mAP，还有其他指标可以用来分析，观测方法包括分析训练和验证损失、精度和召回率等指标。