yolo.yaml文件格式

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，它在计算机视觉领域应用广泛。YOLO.yaml文件是用于配置YOLO模型参数的YAML格式文件。YAML是一种数据序列化格式，它易于阅读和编写，特别适合于配置文件。

一个典型的YOLO.yaml文件通常包含以下几部分：

1. 模型结构参数：包括网络的层数、每层的配置（如卷积层、池化层、全连接层等）。
2. 类别信息：指定模型要检测的对象类别数量和类别名称。
3. 训练参数：如学习率、批次大小、权重衰减等超参数。
4. 数据集信息：包括训练、验证数据集的路径以及类别标签的路径。
5. 其他配置：例如锚点尺寸、训练时使用的损失函数等。

下面是一个简化的YOLO.yaml文件示例：

model:
  nc: 80  # 类别数量
  names: ['person', 'bicycle', 'car', ...]  # 类别名称列表
  # 其他网络结构相关的配置

train:
  batch: 64  # 训练批次大小
  subdivisions: 8  # 分批次数，可提升内存效率
  # 训练相关的其他配置

dataset:
  train: /path/to/train.txt  # 训练集数据路径
  valid: /path/to/val.txt    # 验证集数据路径
  # 数据集相关的其他配置

# 其他可能的配置项，例如
# anchors: [10,13, 16,30, ...]  # 锚点尺寸

在实际应用中，YOLO.yaml文件会更加详细，包含更多必要的配置信息。