《YOLO算法：基础+进阶+改进》报错解决 & 专栏答疑

前言：Hello大家好，我是小哥谈。《YOLO算法：基础+进阶+改进》专栏上线后，部分同学在学习过程中提出了一些问题，笔者相信这些问题其他同学也有可能遇到。为了让大家可以更好地学习本专栏内容，笔者特意推出了该篇专栏答疑，针对同学们在学习过程中所提出的典型问题进行汇总记录，并不断实时更新，希望能够帮助到大家！ 

本专栏涵盖了丰富的YOLO系列算法基础+进阶+改进系列教程，专为学习YOLO系列算法的同学而设计，堪称全网最详细的教程！该专栏从YOLOv1~YOLOv8都提供了详细的手把手教程，欢迎大家订阅并一并探索！ 

     目录

1.报错解决 

2.专栏答疑

1.报错解决 

问题1

报错内容：

如何关闭wandb

解决方案：

在yolov7文件夹找到utils/wandb_logging/wandb_utils.py，将开头代码：

 try:
    import wandb
    from wandb import init, finish
except ImportError:
    wandb = None

改为：

try:
    import wandb
    from wandb import init, finish
except ImportError:
    wandb = None
wandb = None

 即可。

问题2

报错内容：

yolov7训练的时候出现报错：RuntimeError: result type Float can t be cast to the desired output type __int64

解决方案：

进入loss.py文件，找到代码：

gain = torch.ones(7, device=targets.device)

将其改成：

gain = torch.ones(7, device=targets.device).long()

 注意：loss.py里有不止一句这个代码，都要改掉！我刚开始的时候就犯了这种错误，导致一直出现问题，所以一定要注意~！

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2.专栏答疑

问题1

问题内容：

损失函数回升的原因

笔者回复：

 损失函数回升是指在训练模型过程中，损失函数的数值开始增加。这可能是由于模型过拟合或者学习率设置不合适等原因导致的。下面是两种可能导致损失函数回升的情况：

1. 过拟合：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的情况。当模型过拟合时，它会过度适应训练数据的噪声和细节，导致损失函数的数值增加。为了解决过拟合问题，可以尝试使用正则化技术（如L1、L2正则化）或者增加训练数据。

2. 学习率设置不合适：学习率是控制模型参数更新的步长。如果学习率设置过大，模型可能会在训练过程中跳过最优解，导致损失函数回升。相反，如果学习率设置过小，模型可能会收敛缓慢，导致训练时间过长。为了解决学习率问题，可以尝试使用学习率衰减或者自适应学习率算法（如Adam、Adagrad）。

问题2

问题内容：

大佬您好，一直在跟着您的推文学习YOLO相关的知识。我想请教一下我现在想基于YOLOV5s加如注意力机制、多尺度特征融合、轻量化网络和改进的损失函数，这样额思路合适嘛？

笔者回复：

合适的。其实基于YOLOv5的改进主要就体现在增加注意力机制、网络结构更改、更换损失函数、激活函数、增加预测层等内容。关于详细内容，可参考作者专栏文章：《YOLOv5：从入门到实战》。

说明：根据专栏文章数量和同学们评论数量的增加，笔者会不断丰富本篇内容！~