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YOLOV5数据增强模块参数说明
# 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)2022-11-27 0 2131 标签: YOLOV
最新评论
Aman 2年前
@阿巴阿巴：define
阿巴阿巴 3年前
如果waf屏蔽了$该怎么绕啊楼主
Aman 3年前
@啊啊：没有，等有空我完善下打包成插件
啊啊 3年前
博主 这个有视频教程吗 没看懂....
Aman 3年前
@波波：密码随意
波波 3年前
这句话的怎么连接啊，楼主
Aman 3年前
Hi