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最近专栏来了很多的新手小白，对科研实验的过程感到困惑和无从下手，这篇文章就来讲解一下整体的科研流程，从选择数据集到发表论文的各个步骤，并针对大家在实验中常犯的错误进行解答。并且为大家提供通向我其他相关博客的指引，这里面很多内容我都在其他博客单独讲过。

还有什么疑问欢迎大家提出来，这个文章会不停的更新下去~

文章目录

    • 准备工作
      • 明确改进场景/数据集
      • 明确改进任务
      • 明确改进基线
      • 实验设备准备
      • 改进答疑队友
    • Q1：训练集，验证集，测试集怎么分？
    • Q2：用一个小数据集测试效果，再换大数据集？
    • Q3：预训练权重到底用不用，怎么用？
    • Q4：训练结果图怎么看？怎么看收敛和过拟合？
    • Q5：订阅了专栏后，怎么开始
    • Q6：训练技巧

准备工作

明确改进场景/数据集

首先，我们应选择一个具体的细分场景进行实验，这样更容易取得成果；而不是直接选择COCO数据集来开发通用的检测算法（像 YOLOv5/6/7/8/9/10 那样），因为这对新手而言难度较大，成本

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版权声明：本文标题：万字长文，小白新手怎么开始做YOLO实验，从零开始教！整体思路在这里，科研指南针! 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://m.elefans.com/dongtai/1729789624a1212654.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。