yolo v5的学习率参数

在 YOLOv5 中，学习率的参数包括：

1. 初始学习率（`--lr`）：初始学习率控制权重更新的速度，通常设置为较大的值，再根据训练过程中的表现进行调整。

2. 最小学习率（`--min-lr`）：余弦退火策略中学习率的最小值，通常设置为较小的值，以保证模型能够收敛到较好的结果。

3. 余弦周期倍数（`--cosine-mult`）：指定余弦退火策略的周期倍数，可以根据数据集的大小和模型的复杂度进行调整。

4. 起始周期（`--start-epoch`）和结束周期（`--end-epoch`）：指定余弦退火策略的起始和结束周期，可以根据训练过程中的表现进行调整。

5. Warmup 阶段的学习率（`--warmup-lr`）和 epoch 数量（`--warmup-epochs`）：指定 Warmup 阶段的目标学习率和 epoch 数量，可以根据数据集的大小和模型的复杂度进行调整。

这些参数的设置需要根据具体情况进行调整，通常需要经过多次试验和调优才能得到最佳结果。

相关问题

yolo v5的学习率

YOLOv5使用的学习率策略是 Cosine Annealing with Warmup，即先进行 Warmup 阶段，然后使用余弦退火策略进行学习率下降。

具体来说，Warmup 阶段是指在前几个 epoch 中，将学习率线性地从初始值 $lr_0$ 增加到目标值 $lr_t$，使网络可以逐渐适应数据集，并防止出现梯度消失等问题。而余弦退火策略则是在 Warmup 阶段后，按照余弦曲线的形式将学习率从 $lr_t$ 逐渐下降到最小值 $lr_{min}$，最后结束训练。

具体的学习率计算公式如下：

$$
\mathrm{lr}(t)=\frac{1}{2}\left(lr_{t}+lr_{\min}\right)+\frac{1}{2}\left(lr_{t}-lr_{\min}\right) \cos \left(\frac{T_{\operatorname{mult}} \cdot(t-t_{\operatorname{start}})}{T_{\operatorname{max}}-T_{\operatorname{start}}}\right)
$$

其中，$lr_t$ 是 Warmup 阶段的目标学习率，$lr_{min}$ 是余弦退火阶段的最小学习率，$T_{mult}$ 表示余弦周期的倍数，$T_{max}$ 和 $T_{start}$ 分别表示余弦退火的结束和起始时间。在 YOLOv5 中，$lr_t$ 的默认值为 0.01，$lr_{min}$ 的默认值为 0.0001，$T_{mult}$ 的默认值为 1，$T_{max}$ 的默认值为 300，$T_{start}$ 的默认值为 0。

在训练过程中，可以通过 `--lr` 参数来指定初始学习率 $lr_0$ 的值，也可以通过 `--warmup-epochs` 参数来指定 Warmup 阶段的 epoch 数量。默认情况下，$lr_0$ 的值为 $lr_t$，即 0.01，Warmup 阶段的 epoch 数量为 3。

YOLO v5的学习率

YOLOv5使用的学习率策略是 Cosine Annealing with Warmup，即先进行 Warmup 阶段，然后使用余弦退火策略进行学习率下降。

具体来说，Warmup 阶段是指在前几个 epoch 中，将学习率线性地从初始值 $lr_0$ 增加到目标值 $lr_t$，使网络可以逐渐适应数据集，并防止出现梯度消失等问题。而余弦退火策略则是在 Warmup 阶段后，按照余弦曲线的形式将学习率从 $lr_t$ 逐渐下降到最小值 $lr_{min}$，最后结束训练。

具体的学习率计算公式如下：

$$
\mathrm{lr}(t)=\frac{1}{2}\left(lr_{t}+lr_{\min}\right)+\frac{1}{2}\left(lr_{t}-lr_{\min}\right) \cos \left(\frac{T_{\operatorname{mult}} \cdot(t-t_{\operatorname{start}})}{T_{\operatorname{max}}-T_{\operatorname{start}}}\right)
$$

其中，$lr_t$ 是 Warmup 阶段的目标学习率，$lr_{min}$ 是余弦退火阶段的最小学习率，$T_{mult}$ 表示余弦周期的倍数，$T_{max}$ 和 $T_{start}$ 分别表示余弦退火的结束和起始时间。在 YOLOv5 中，$lr_t$ 的默认值为 0.01，$lr_{min}$ 的默认值为 0.0001，$T_{mult}$ 的默认值为 1，$T_{max}$ 的默认值为 300，$T_{start}$ 的默认值为 0。

在训练过程中，可以通过 `--lr` 参数来指定初始学习率 $lr_0$ 的值，也可以通过 `--warmup-epochs` 参数来指定 Warmup 阶段的 epoch 数量。默认情况下，$lr_0$ 的值为 $lr_t$，即 0.01，Warmup 阶段的 epoch 数量为 3。