yolov5s的SGD周期学习率

YOLOv5s使用的是SGD优化器，其学习率是动态调整的，采用的是一种基于迭代次数的分段学习率策略。具体来说，它将训练总迭代次数分为若干个阶段（通常是3个），每个阶段采用不同的学习率。其中，第一个阶段的学习率最大，后面的阶段学习率逐渐减小。一般情况下，YOLOv5s的SGD学习率周期为90个迭代，具体的学习率大小可以根据具体的数据集和训练任务进行调整。

相关问题

yolov5s迁移学习冻结卷积层

对于 YOLOv5s 迁移学习中冻结卷积层的问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，加载预训练的 YOLOv5s 模型权重。
2. 接下来，将模型的卷积层冻结，以防止在训练过程中更新它们的权重。可以通过设置 `requires_grad` 属性为 False 来实现这一点。
3. 对于冻结的卷积层，需要将其参数从优化器中排除，以确保在训练过程中不更新它们的权重。
4. 最后，对整个模型进行微调训练，只更新除了冻结卷积层之外的其他参数。

以下是一个示例代码片段，展示了如何冻结卷积层并进行微调训练：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision.models import yolov5s

# 加载预训练的 YOLOv5s 模型权重
model = yolov5s(pretrained=True)

# 冻结模型的卷积层
for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False

# 定义需要优化的参数
params_to_update = []
for name, param in model.named_parameters():
    if param.requires_grad:
        params_to_update.append(param)

# 创建优化器
optimizer = optim.SGD(params_to_update, lr=0.001, momentum=0.9)

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 进行微调训练
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

请注意，以上代码只是一个示例，具体的实施方式可能因你的具体应用而有所不同。此外，还可以根据需要调整学习率和训练参数，以达到更好的迁移学习效果。

yolov5s6.0 yaml文件解读

yolov5s6.0的yaml文件是用来配置模型训练和推理的参数的。下面是一个简单的yaml文件示例：

# train and val datasets (image directory or *.txt file with image paths)
train: ../data/train/images/
val: ../data/val/images/

# number of classes
nc: 80

# class names
names: ['person', 'bicycle', 'car', ...]

# YOLOv5 backbone
backbone:
  # model name
  name: yolov5s

  # pretrained weights path
  pretrained: ''

  # number of channels in the input image
  in_channels: 3

# YOLOv5 head
head:
  # anchor sizes
  anchors: [[10,13, 16,30, 33,23], [30,61, 62,45, 59,119], [116,90, 156,198, 373,326]]

  # number of output channels
  num_classes: 80

  # number of anchor boxes per feature map cell
  num_anchors: 3

# training parameters
train_params:
  # batch size
  batch_size: 16

  # number of epochs
  epochs: 300

  # learning rate
  lr: 0.01

  # optimizer
  optimizer:
    name: SGD
    momentum: 0.9

# inference parameters
infer_params:
  # confidence threshold for object detection
  conf_thresh: 0.25

  # NMS threshold for object detection
  nms_thresh: 0.45

其中，train和val字段指定了训练和验证数据集的路径；nc字段指定了类别数；names字段指定了类别名称；backbone字段指定了模型的骨干网络；head字段指定了模型的检测头；train_params字段指定了训练参数，如批大小、学习率等；infer_params字段指定了推理参数，如置信度阈值、NMS阈值等。