yolov5 参数调优 lrf 0.0032
时间: 2023-12-03 11:41:01 浏览: 142
根据提供的引用内容,可以了解到Yolov5的参数配置文件是以.yaml格式为主,而不是.cfg格式。如果要调整学习率(lrf),可以在训练配置文件中进行修改。以下是一个修改学习率为0.0032的示例:
```yaml
# train.yaml
train: ../train/images/train.txt # 训练集路径
val: ../train/images/val.txt # 验证集路径
# 数据集配置
nc: 80 # 类别数
names: ['person', 'bicycle', 'car', ...] # 类别名称
img_size: [640, 640] # 图像大小
batch_size: 16 # 批次大小
# 学习率配置
hyp:
lr0: 0.0032 # 初始学习率
lrf: 0.2 # 学习率下降率
momentum: 0.937 # 动量
weight_decay: 0.0005 # 权重衰减
giou: 0.05 # giou损失权重
cls: 0.5 # 分类损失权重
obj: 1.0 # 目标检测损失权重
label_smoothing: 0.0 # 标签平滑
```
在上述示例中,可以看到学习率的初始值为0.0032,即lr0: 0.0032。如果需要进一步调整学习率,可以修改该值并重新运行训练脚本。
--相关问题--:
1. Yolov5如何进行模型训练?
2. 如何在Yolov5中使用预训
相关问题
yolov5中lr0和lrf的
lr0和lrf是YOLOv5中的超参数,用于控制模型的学习率。其中,lr0是初始学习率,lrf是最终学习率。在训练过程中,学习率会逐渐从lr0降低到lrf,以便更好地优化模型。
lr0和lrf的具体取值需要根据数据集和模型进行调整。一般来说,lr0可以设置为较大的值,例如0.01或0.001,而lrf则可以设置为较小的值,例如0.0001或0.00001。这样可以使模型在训练初期快速收敛,在后期细化模型时避免过拟合。
yolov5中lr0和lrf的区别
在YOLOv5中,lr0是指模型的基础学习率,而lrf是指学习率的缩放因子。lr0是指在训练开始时使用的初始学习率。lrf是指在训练过程中动态地调整学习率的因子。lrf的作用是根据当前的训练进度自动调整学习率,以达到更好的训练效果。这种动态调整学习率的方法被称为学习率衰减。在YOLOv5中,lrf默认为0.1,而lr0默认为0.01。