yolov5 参数调优 lrf 0.0032

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：

# 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

YOLOv8学习率lrf

YOLOv8是一种目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。学习率lrf是指学习率的缩放因子，通常在使用SGD优化器时使用。在YOLOv8中，学习率lrf可以用于控制不同层的学习率大小，以达到更好的训练效果。

具体来说，在YOLOv8中，学习率lrf是一个向量，它的长度等于网络中层数的个数。每个元素对应一个网络层，控制该层的学习率大小。较低的学习率lrf将会减缓该层参数的更新速度，有助于更加稳定地训练网络。

在YOLOv8中，学习率lrf通常是通过实验进行调整的，以获得最佳的训练效果。具体的调整方法可以根据具体情况进行修改。

yolov5hyp.scrath.low

### YOLOv5低参数配置

对于YOLOv5从零开始配置低参数（`hyp.scratch.low.yaml`），主要目的是为了减少模型训练所需的资源，提高训练效率并适应小型数据集或计算能力有限的情况。以下是具体的配置方法：

#### 配置文件结构
在YOLOv5项目中，默认提供了多种超参配置文件位于 `data/hyps/` 文件夹下。创建一个新的配置文件命名为 `hyp.scratch.low.yaml` 并调整如下关键参数[^1]:

# YOLOv5 Scratch Hypers (low parameter setting)

lr0: 0.01  # 初始学习率 (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.1  # 最终学习率 = lr0 * lrf
momentum: 0.937  # SGD 动量/Adam beta1
weight_decay: 0.0005  # 权重衰减 (L2正则化系数)

warmup_epochs: 3.0  # 温和启动周期数
warmup_momentum: 0.8  # 温和启动动量
warmup_bias_lr: 0.1  # 温和启动偏置层初始学习率

box: 0.05  # box loss gain
cls: 0.5  # cls loss gain
cls_pw: 1.0  # cls BCELoss positive_weight
obj: 1.0  # obj loss gain (scale with pixels)
obj_pw: 1.0  # obj BCELoss positive_weight
iou_t: 0.20  # IoU training threshold
anchor_t: 4.0  # anchor-multiple threshold
fl_gamma: 0.0  # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h: 0.015  # image HSV-Hue augmentation (fraction)
hsv_s: 0.7  # image HSV-Saturation augmentation (fraction)
hsv_v: 0.4  # image HSV-Value augmentation (fraction)
degrees: 0.0  # 图像旋转角度范围 (-rotate, +rotate)
translate: 0.1  # 图像平移比例 (+/- fraction)
scale: 0.5  # 图像缩放比例 (+/- gain)
shear: 0.0  # 剪切变换程度
perspective: 0.0  # 透视变换程度
flipud: 0.0  # 上下翻转概率
fliplr: 0.5  # 左右翻转概率
mosaic: 1.0  # 使用马赛克增强的概率
mixup: 0.0  # 使用混合样本增强的概率
copy_paste: 0.0  # 使用复制粘贴增强的概率

此配置降低了多项增广操作的程度，并减少了损失函数中的权重因子，使得整个网络更容易收敛，在较小的数据集上表现更好。

#### 训练命令示例
使用上述自定义的超参数配置文件进行训练时，可以通过指定路径来加载该文件:

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data custom_data.yaml --weights yolov5s.pt --cfg models/yolov5s.yaml --hyp data/hyps/hyp.scratch.low.yaml