yolov7的超参数

yolov7的超参数包括以下几个：
1. freeze：该参数用于冻结模型的某些层，其中的值可以是0、1或2。默认情况下，freeze值为0，表示不冻结任何层。如果要冻结yolov7模型的backbone层，可以将freeze值设置为50。如果要冻结前3层，则可以将freeze值设置为1 2。
2. cfg：该参数指定了yolov7的配置文件，可以在training文件夹下找到名为yolov7.yaml的配置文件。该配置文件包含了yolov7模型的具体参数设置和网络结构信息。
3. bag-of-freebies：这是yolov7论文中提出的一种训练策略，通过引入一些额外的技巧和优化来提升模型性能。具体实现可以参考WongKinYiu在GitHub上的yolov7项目。

以上是yolov7的一些重要超参数及其相关信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [参数详解：yolov7模型 训练部分（train.py）](https://blog.csdn.net/weixin_43397302/article/details/126732241)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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