kaist数据集yolov8超参

根据提供的引用内容[1]，关于KAIST数据集和YOLO超参数的设置，我找到了一些信息。KAIST数据集是用于行人检测和行人属性分析的数据集，而YOLO是一种用于实时目标检测的算法。

在YOLO中，超参数的设置包括以下几个方面：
1. 网络结构: YOLO算法有不同的版本（如YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3等），每个版本的网络结构可能会有所不同。根据引用，YOLOv3采用了Darknet-53网络结构作为主干网络，其中包含53个卷积层。

2. 输入尺寸: YOLO算法中的输入尺寸是一个重要的超参数。根据引用，YOLOv3在KAIST数据集上的实验中，将输入图像的尺寸设置为416x416像素。

3. Anchor boxes: Anchor boxes是用于预测目标边界框的重要参数。根据引用，YOLOv3在KAIST数据集上使用了9个不同尺度和宽高比的anchor boxes。

4. 学习率和迭代次数: 学习率和迭代次数是训练过程中的关键超参数。根据引用，YOLOv3在KAIST数据集上的实验中，将初始学习率设置为0.001，并进行了135个epochs的训练。

5. 其他超参数: YOLO还有其他一些超参数，如损失函数的权重、置信度阈值、非极大值抑制的阈值等。根据引用，YOLOv3在KAIST数据集上的实验中将置信度阈值设置为0.5，并使用了较小的非极大值抑制的阈值（如0.45）以提高检测的召回率。

总结一下，KAIST数据集上的YOLO超参数设置包括网络结构、输入尺寸、Anchor boxes、学习率和迭代次数以及其他超参数的设置。具体的超参数取值可以参考引用中的实验设置。

J. Choi, J. Kwon, and K. M. Lee, "Aerial pedestrian detection using YOLO on Kaist multispectral dataset," 2019 16th IEEE International Conference on Advanced Video and＊＊＊ 1-6.