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# System prepended metadata

title: yoloV5練習-1
tags: [CV]

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title: 'yoloV5練習-1'
disqus: hackmd
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# yolov5 訓練狗
[TOC]


# 柴犬辨識



## 標注資料

![](https://i.imgur.com/71HaKFp.jpg)



|      | 訓練 | 驗證 | 測試 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 張數 |    17  |  2    |   3   |


## 訓練過程
train on batch：
![](https://i.imgur.com/Rt3Qw1G.png)
![](https://i.imgur.com/hkf3Zmm.png)


#### 研析成效：儘管訓練資料只有17張在兩張不同光線的驗證mAP依舊可以達到0.995

測試（非驗證）圖片：
![](https://i.imgur.com/NLYUiZE.png)



#### 須改進：轉換成yolov5格式之方法須適應各種不同之檔案格式，以便後續爬蟲爬到各種奇怪圖片



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# 吉娃娃模型辨識馬芬蛋糕

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## 標注資料


![](https://i.imgur.com/TXS94ec.jpg)
在此過程沒有標注任何馬芬蛋糕
故模型只會關注吉娃娃



## 訓練過程
驗證圖片：

![](https://i.imgur.com/1mkexgu.png)


![](https://i.imgur.com/QOCBZAj.png)

|      | 訓練 | 驗證 | 測試 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 張數 |    13  |  4    |   3   |


#### 研析成效：儘管訓練資料只有13張在4張不同光線的驗證mAP依舊可以達到0.995

測試（非驗證）圖片：

![](https://i.imgur.com/xerkGKa.jpg)
![](https://i.imgur.com/U6Yq6Wi.jpg)

**發現在沒有過度訓練之模型 吉娃娃偵測模型 確實會將馬芬蛋糕偵測成吉娃娃！！**


#### 須改進：嘗試使用其他標注軟體及輸出格式，嘗試修正轉換軟體適應不同標注格式來餵入yoloV5，pascaldoc,imageNet


###### tags: `CV`
