# 优化器相关
lr0: 0.01  # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)  初始学习率
lrf: 0.2  # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)  余弦退火超参数
momentum: 0.937  # SGD momentum/Adam beta1  学习率动量
weight_decay: 0.0005  # optimizer weight decay 5e-4 权重衰减系数

# 预热学习相关
warmup_epochs: 3.0  # warmup epochs (fractions ok) 预热学习epoch
warmup_momentum: 0.8  # warmup initial momentum 预热学习率动量
warmup_bias_lr: 0.1  # warmup initial bias lr 预热学习率

# 不同损失函数权重，以及其他损失函数相关内容
box: 0.05  # box loss gain giou损失的系数
cls: 0.5  # cls loss gain 分类损失的系数
cls_pw: 1.0  # cls BCELoss positive_weight 分类BCELoss中正样本的权重
obj: 1.0  # obj loss gain (scale with pixels) 有无物体损失的系数
obj_pw: 1.0  # obj BCELoss positive_weight 有无物体BCELoss中正样本的权重
iou_t: 0.20  # IoU training threshold 标签与anchors的iou阈值iou training threshold

# anchor锚框
anchor_t: 4.0  # anchor-multiple threshold 标签的长h宽w/anchor的长h_a宽w_a阈值, 即h/h_a, w/w_a都要在(1/4.0, 4.0)之间
# anchors: 3  # anchors per output layer (0 to ignore)

# 数据增强相关 - 色彩转换
fl_gamma: 0.0  # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h: 0.015  # image HSV-Hue augmentation (fraction) 色调
hsv_s: 0.7  # image HSV-Saturation augmentation (fraction) 饱和度
hsv_v: 0.4  # image HSV-Value augmentation (fraction) 明度
# 数据增强相关：旋转、平移、扭曲等
degrees: 0.0  # image rotation (+/- deg) 旋转角度
translate: 0.1  # image translation (+/- fraction) 水平和垂直平移
scale: 0.5  # image scale (+/- gain)  缩放
shear: 0.0  # image shear (+/- deg) 剪切
perspective: 0.0  # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001  透视变换参数
# 数据增强相关 - 翻转
flipud: 0.0  # image flip up-down (probability)  上下翻转概率
fliplr: 0.5  # image flip left-right (probability) 左右翻转概率
# 数据增强相关 - mosaic/mixup
mosaic: 1.0  # image mosaic (probability) 进行mosaic的概率(一幅图像融合四幅图像)
mixup: 0.0  # image mixup (probability) 进行mixup的概率(对两个样本-标签数据对按比例相加后生成新的样本-标签数据)