hyp.scratch.yaml超参数解释

时间: 2023-09-30 07:08:12 浏览: 44
`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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YOLOv5s hyp.scratch.yaml超参数解释

以下是YOLOv5s hyp.scratch.yaml中的超参数解释: 1. **batch_size:** 训练时的批大小,即一次输入的图像数量。 2. **epochs:** 训练的轮数,每一轮训练会遍历整个数据集。 3. **img_size:** 输入图像的尺寸,即训练时将图像缩放的大小。 4. **rect:** 是否使用矩形标注,如果为True,则将标注框调整为矩形。 5. **mosaic:** 是否使用mosaic数据增强,mosaic即将四个不同的图像拼接成一个大的图像进行训练。 6. **mixup:** 是否使用mixup数据增强,mixup即将两个不同的图像进行融合生成一个新的图像进行训练。 7. **iou_thresh:** NMS中的IOU阈值,用于过滤重叠的边界框。 8. **obj_thresh:** 预测为目标的置信度阈值,高于该阈值的框才会被保留。 9. **cls_thresh:** 预测为某个类别的置信度阈值,高于该阈值的框才会被保留。 10. **label_smoothing:** 标签平滑的参数,用于减少过拟合和模型的泛化能力。 11. **augment:** 是否使用数据增强,包括随机翻转、旋转、缩放、平移等。 12. **hyp:** 其他优化器的超参数,包括学习率、动量、权重衰减等。

YOLOv5 hyp.scratch.yaml超参数解释

在 YOLOv5 hyp.scratch.yaml 文件中,有许多超参数需要解释,下面是一些常见的超参数及其解释: 1. **batch_size**: 每个批次的图像数量。 2. **epochs**: 训练迭代的总次数。 3. **img_size**: 输入图像的大小。 4. **momentum**: 动量值,用于加速训练。 5. **weight_decay**: 权重衰减,用于控制模型的复杂度。 6. **lr**: 初始学习率。 7. **optimizer**: 优化器的选择,可以是 SGD、Adam 等。 8. **num_classes**: 目标类别的数量。 9. **data**: 数据集的配置信息,包括训练集、验证集和测试集的路径、大小等。 10. **model**: 模型的配置信息,包括网络结构、预训练模型等。 11. **augmentations**: 数据增强的方式,包括旋转、缩放、翻转等。 12. **iou_type**: IoU 的计算方式,可以是 giou、ciou 等。 13. **iou_thr**: IoU 的阈值,用于判断预测框与真实框的匹配程度。 14. **score_thr**: 目标检测的得分阈值,用于过滤低分预测框。 15. **conf_thr**: 目标检测的置信度阈值,用于过滤低置信度预测框。 以上是一些常见的超参数及其解释,具体的超参数配置需要根据具体的任务和数据集进行调整。

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