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hyp.scratch.yaml超参数解释

时间: 2023-09-30 21:08:12 浏览: 155

使用yolov7进行人物实例分割示例代码和训练代码

# 使用yolov7进行人物实例分割示例代码和训练代码 ## 使用方法 - 安装依赖项 ``` pip install -r requirements.txt ``` - 从链接下载权重，并保存在该目录中。 - 运行代码 ``` # 用于检测的分割 python3 segment/predict.py --weights yolov7-seg.pt --source "videopath.mp4" # 用于检测 + 跟踪的分割 python3 segment/predict.py --weights yolov7-seg.pt --source "videopath.mp4" --trk # 保存分割的标签文件 python3 segment/predict.py --weights yolov7-seg.pt --source "videopath.mp4" --save-txt ```

`hyp.scratch.yaml`是一个超参数文件，它包含了训练神经网络模型的各种超参数的值。下面是各个超参数的解释： - `batch_size`: 训练时每个batch的大小。 - `num_epochs`: 训练模型的轮数。 - `learning_rate`: 学习率，控制模型参数每次更新的大小。 - `weight_decay`: 权重衰减，控制模型参数正则化的强度。 - `optimizer`: 优化器的类型，可以是SGD、Adam等。 - `momentum`: SGD优化器的动量。 - `scheduler`: 调整学习率的策略，可以是StepLR、ReduceLROnPlateau等。 - `patience`: 当scheduler设为ReduceLROnPlateau时，表示等待几个epoch后，如果没有改善就降低学习率。 - `num_workers`: 加载数据时使用的进程数。 - `device`: 训练时使用的设备，可以是cpu或者cuda。 - `seed`: 随机数种子，用于保证实验的可重复性。 - `log_interval`: 每隔多少个batch输出一次训练状态信息。 - `save_dir`: 模型保存的路径。 - `save_interval`: 每隔多少个epoch保存一次模型。

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