yolov6中hyp超参数文件

在YOLOv6中，hyp超参数文件包含了一些模型训练的关键超参数配置。这些超参数决定了模型的性能和训练过程的行为。通常，这些超参数定义在`data/hyp.scratch.yaml`或`data/hyp.finetune.yaml`文件中，具体取决于你是从头训练还是微调已有的模型。

以下是一个hyp超参数文件的示例：

# hyperparameters for training
lr0: 0.01          # 初始学习率
lrf: 0.0005        # 最小学习率
momentum: 0.937    # 动量参数
weight_decay: 0.0005  # 权重衰减
giou: 0.05         # GIoU 损失权重
cls: 1.0           # 分类损失权重
cls_pw: 1.0        # 分类损失正则化权重
obj: 1.0           # 目标检测损失权重
obj_pw: 1.0        # 目标检测损失正则化权重
iou_t: 0.20        # IoU 阈值用于确定正样本
anchor_t: 4.0      # 目标尺寸与锚框尺寸匹配的阈值
fl_gamma: 0.0      # Focal Loss gamma 参数
hsv_h: 0.0138      # HSV 数据增强色调偏移
hsv_s: 0.678       # HSV 数据增强饱和度偏移
hsv_v: 0.36        # HSV 数据增强明度偏移
degrees: 0.0       # 图像旋转角度范围
translate: 0.1     # 图像平移范围
scale: 0.5         # 图像缩放范围
shear: 0.0         # 图像错切范围
perspective: 0.0   # 图像透视变换范围
flipud: 0.0        # 图像上下翻转的概率
fliplr: 0.5        # 图像左右翻转的概率
mosaic: 1.0        # 使用 Mosaic 数据增强的概率
mixup: 0.0         # 使用 MixUp 数据增强的概率

这些参数可以根据你的训练数据集和需求进行调整，以达到最佳的训练效果。