Yolov8训练时的配置参数文件

YOLOv8是一种先进的目标检测算法，其训练过程通常需要通过命令行或者配置文件来进行。训练配置文件，也称为`cfg`文件，包含了模型的各种训练参数，例如：

1. **batch_size**: 每次迭代处理的样本数，更大的批量可以加速训练，但可能导致内存需求增加。
2. **epochs**: 训练轮数，即模型会遍历整个数据集多少次。
3. **learning_rate**: 初始的学习率，用于更新网络权重。
4. ** anchors**: 网格中预设的不同尺寸的边界框，影响检测精度和速度。
5. **weights**: 可选的初始权重路径，如果从头开始训练，则设置为零。
6. **data**: 数据目录、类别信息等训练数据配置。
7. **iou_threshold**: 预测框与真实框的IOU阈值，用于非极大抑制(NMS)。
8. **model**: 指定使用的YOLOv8模型架构。

一个典型的Yolov8训练配置文件可能长这样：

train.cfg
# ...其他参数...
batch=64
epochs=100
reso=640
lr=0.001
momentum=0.937
decay=0.0005
burn_in=1000
warmup_batches=100
ignore_thresh=0.7
iou_loss=ciou
obj_scale=1.0
noobject_scale=1.0
xywh_scale=2.0
class_w=1.0
anchor_tweak_epoch=25
random_size=0.1
resize=416
weights=yolov8.weights