yolov5 的hyp.yaml

YOLOv5是一个目标检测算法，hyp.yaml是其中的一个配置文件，用于设置算法的超参数，例如学习率、批量大小、权重衰减等等。

在hyp.yaml中，你可以找到以下超参数：

1. 学习率：learning_rate
2. 梯度累积步数：accumulate
3. 批量大小：batch_size
4. 正则化强度：weight_decay
5. 数据增强程度：mosaic、mixup、random_erasing
6. 模型深度：depth_multiple
7. 瓶颈层宽度：width_multiple

这些超参数将直接影响YOLOv5算法的性能和训练速度。您可以根据自己的数据集和计算资源进行调整。

相关问题

YOLOv5 hyp.scratch.yaml

YOLOv5 hyp.scratch.yaml是一个YAML格式的配置文件，用于训练YOLOv5模型时定义超参数和模型架构。

该文件包含了很多可调整的超参数，如学习率、batch大小、优化器、数据增强等。这些超参数的值可以根据具体的数据集和任务进行调整，以获得更好的模型性能。

此外，该文件还指定了模型的架构，包括卷积核大小、卷积层的数量和类型、激活函数等。这些架构参数可以影响模型的表现和速度。

总之，hyp.scratch.yaml文件是训练YOLOv5模型时必不可少的文件之一，它可以通过调整超参数和模型架构来优化模型性能。

yolov5 的原始hyp.yaml

yolov5的原始hyp.yaml是指yolov5中的超参数配置文件，其中包含了模型训练时的各种参数配置，例如学习率、batch size、优化器等。以下是yolov5的原始hyp.yaml的部分内容：

# Train
epochs: 300
batch-size: 16
img-size: 640
rect: false
resume: false
nosave: false
notest: false
noautoanchor: false
evolve: null

# Optimizer
optimizer: adam
momentum: 0.937
weight-decay: 0.0005
warmup-epochs: 3.0
warmup-lr: 0.0004
# adjust LR by epoch
lr0: 0.01  # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.2  # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
momentum-sched: null

# Loss
label-smoothing: 0.0
cls_pw: 1.0
obj_pw: 1.0
iou_t: 0.20
giou: true
fl_gamma: 0.0

# Augmentation
degrees: 10.0
translate: 0.1
scale: 0.5
shear: 0.0
perspective: 0.0
flipud: 0.0
fliplr: 0.5
mosaic: 1.0
mixup: 1.0

# Dataset
name: coco128.yaml
root: /path/to/coco128/