本文分享了在使用labelimg标记数据集时遇到的问题，强调了文件名排序的重要性以避免Yolov5训练报错。此外，讨论了NMS算法优化和迭代次数对模型效果的影响，以及如何通过增加样本量来缓解过拟合。这些经验教训对于提升深度学习模型的训练效率和性能至关重要。
踩坑(1）
今天发现都是用labelimg标记的数据集，但是如果数据集的文件名冲突的话，yolov5是训练不了的会报错，改文件名都没用只有在数据集刚开始的时候全部排序好才行，不然就是白做
踩坑（2）
这种情况主要是 Nms没做好或者是迭代次数太少。
踩坑（3）过拟合
增大样本量
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