yolov5中的hyp超参数解析

YoloV5中的`hyp.yaml`文件包含了训练过程中的所有超参数，下面是对一些常用超参数的解析：

1. `lr0`: 初始学习率。
2. `lrf`: 学习率的最终值。学习率会从`lr0`线性地衰减到`lrf`。
3. `momentum`: 动量参数，用于加速SGD在相关方向上的更新。
4. `weight_decay`: 权重衰减参数。
5. `warmup_epochs`: 预热期的轮数，即在训练开始时逐渐增加学习率的轮数。
6. `warmup_momentum`: 预热期动量参数，用于加速SGD在相关方向上的更新。
7. `warmup_bias_lr`: 预热期偏差学习率，用于增加偏差的更新速度。
8. `box`: 与目标框有关的参数，包括`iou_t`、`obj`、`cls`等。
9. `anchors`: 锚框的大小，例如`- [10,13, 16,30, 33,23]`表示有3个锚框，分别大小为`(10,13)`、`(16,30)`和`(33,23)`。
10. `nc`: 类别数。

以上只是一些常用的超参数，`hyp.yaml`中还包含了其他许多超参数。需要注意的是，这些超参数的设置会影响模型的训练效果，需要根据具体情况进行调整。