首页yolov7超参数配置文件

yolov7超参数配置文件

时间: 2023-09-20 12:09:30 浏览: 120

以下是 YOLOv7 的超参数配置文件示例： ``` # YOLOv7 Configuration File # Train train: dataset: "path/to/train/dataset" # 训练数据集的路径 val_dataset: "path/to/val/dataset" # 验证数据集的路径 batch_size: 16 # 每个批次的大小 epochs: 100 # 训练轮数 learning_rate: 0.001 # 学习率 momentum: 0.9 # 动量 weight_decay: 0.0005 # 权重衰减 optimizer: "sgd" # 优化器选择 lr_scheduler: "step" # 学习率调整策略 gamma: 0.1 # 学习率调整因子 milestone: [30, 60, 90] # 学习率调整的里程碑 input_size: [416, 416] # 输入图像的大小 random_size: [320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608] # 随机裁剪的大小 augment: True # 是否进行数据增强 multi_scale: True # 是否使用多尺度训练 freeze: False # 是否冻结预训练模型的层 pretrained_weights: "path/to/pretrained/weights" # 预训练模型的权重文件路径 save_dir: "path/to/save/directory" # 模型保存的目录 # Model model: type: "yolov7" # 模型类型选择 backbone: "cspdarknet53" # 网络骨干选择 neck: "yolov7" # 网络neck选择 head: "yolov7" # 网络头选择 num_classes: 80 # 类别数 anchors: [[10,13], [16,30], [33,23], [30,61], [62,45], [59,119], [116,90], [156,198], [373,326]] # anchor box 尺寸 strides: [8, 16, 32] # 每个尺度的步长 iou_threshold: 0.5 # IOU 阈值 conf_threshold: 0.5 # 置信度阈值 nms_threshold: 0.5 # NMS 阈值 ``` 请注意，这只是一个示例配置文件，你需要根据自己的数据集和实际情况进行相应的调整。

阅读全文