详解 yolo配置文件各参数的含义
2024-05-06 08:59:10
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- yolo配置文件以及训练时各参数的含义
yolo配置文件以及训练时各参数的含义
[net]
# Testing ### 测试模式
# Training ### 训练模式
# batch=64
# subdivisions=16---------------------------------------------------------------------------------------------------------
batch=64 ### 每一次迭代送到网络的图片数量，也叫批数量。增大这个可以让### 网络在较少的迭代次数内完成一个epoch。在固定最大迭代次数的### 前提下，增加batch会延长训练时间，但会更好的寻找到梯度下降的### 方向。如果你显存够大，可以适当增大这个值来提高内存利用率。### 这个值是需要大家不断尝试选取的，过小的话会让训练不够收敛，### 过大会陷入局部最优。subdivisions=32 ### 这个参数很有意思的，它会让你的每一个batch不是一下子都丢到### 网络里。而是分成subdivision对应数字的份数，一份一份的跑### 完后，在一起打包算作完成一次iteration。这样会降低对显存的### 占用情况。如果设置这个参数为1的话就是一次性把所有batch的### 图片都丢到网络里，如果为2的话就是一次丢一半。### batch/subdivisions作为一次性送入训练器的样本数量,### 如果内存不够大，则会将batch分割为subdivisions个子batch
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width=32 ### input图像的宽
height=32 ### input图像的高
channels=3 ### input图像的通道数 3为RGB彩色图片，1为灰度图，4为RGBA图，A通道表示透明度### 以上三个参数为输入图像的参数信息width和height影响网络### 对输入图像的分辨率,从而影响precision,只可以设置成32的倍数
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momentum=0.9 ### 冲量。DeepLearning1中最优化方法中的动量参数，这个值影响着梯### 度下降 到最优值得速度,冲量的建议配置为0.9。decay=0.0005 ### 权值衰减。使用的目的是防止过拟合，当网络逐渐过拟合时网络权值往往会变### 大，因此，为了避免过拟合，在每次迭代过程中以某个小因子降低### 每,decay参数越大对过拟合的抑制能力越强### 个权值，也等效于给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有### 权重的平方乘以一个衰减常量之和。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值。angle=180 ### 图片角度变化，单位为度，假如angle=5,### 就是生成新图片的时候随机旋转-5~5度
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
saturation = 1.5
exposure = 1.5 ### 饱和度与曝光变化大小，tiny-yolo-voc.cfg中1到1.5倍,### 以及1/1.5~1倍 hue=.1 ### 色调变化范围,tiny-yolo-voc.cfg中-0.1~0.1 ### 在每次迭代中，会基于角度、饱和度、曝光、色调产生新的训练图片。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------learning_rate=0.001 ### 初始学习率。训练发散的话可以降低学习率。学习遇到瓶颈，loss不变 ### 的话也可以减低学习率。### 学习率决定了参数移动到最优值的速度快慢，如果学习率过大，### 很可能会越过最优值导致函数无法收敛，甚至发散；反之，### 如果学习率过小，优化的效率可能过低，算法长时间无法收敛，### 也易使算法陷入局部最优（非凸函数不能保证达到全### 局最优）。合适的学习率应该是在保证收敛的前提下，能尽快收### 敛。设置较好的learning rate，需要不断尝试。在一开始的时### 候，可以将其设大一点，这样可以使weights快一点发生改变，在### 迭代一定的epochs之后人工减小学习率。在yolo训练中，网络训### 练160epoches，初始学习率为0.001，在60和90epochs时将学习率除以10。burn_in=1000 ### 在迭代次数小于burn_in时，其学习率的更新有一种方式，大于### burn_in时，才采用policy的更新方式max_batches = 50000 ### 最大迭代次数。训练达到max_batches后停止学习
policy=steps ### 学习策略，一般都是step这种步进式。### 有policy：constant, steps, exp, poly, step, sig, RANDOM，constant等方式steps=100, 25000, 35000 ### 学习率变化时的迭代次数
scales=10,.1,.1 ### 学习率变化的比率。这两个是组合一起的，举个例子：learn_rate: 0.001,### step:100,25000,35000 scales: 10, .1, .1 这组数据的### 意思就是在0-100次iteration期间learning rate为原始0.001，### 在100-25000次iteration期间learning rate为原始的10倍0.01,### 在25000-35000次iteration期间learning rate为当前值的0.1倍,### 就是0.001， 在35000到最大iteration期间使用learning rate为### 当前值的0.1倍，就是0.0001。随着iteration增加，降低学习率可以### 是模型更有效的学习，也就是更好的降低train loss。[convolutional]
batch_normalize=1 ### 是否做BN
filters=32 ### 输出多少个特征图
size=3 ### 卷积核的尺寸
stride=1 ### 做卷积运算的步长
pad=1 ### 如果pad为0,padding由 padding参数指定。如果pad为1，padding大小为size/2
activation=leaky......
......[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=27 ### 每一个[region/yolo]层前的最后一个卷积层中的### filters=(classes+1+coords)*anchors_num,### 其中anchors_num 是该层mask的一个值.如果没有mask### 则 anchors_num=num是这层的ancho5的意义是5个坐标，### 论文中的tx,ty,tw,th,to。 3*(5+len(classes))activation=linear ### 激活函数-activation### 包括logistic, loggy, relu, elu, relie, plse, hardtan### ,lhtan, linear, ramp, leaky, tanh, stair[yolo] ### 在yoloV2中yolo层叫region层
mask = 6,7,8 ### 当前属于第几个预选框,这一层预测第7、8、9个 anchor boxes,### 每个yolo层实际上只预测3个由mask定义的anchorsanchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326### 预测框的初始宽高，第一个是w，第二个是h，总数量是num*2,### YOLOv2作者说anchors是使用K-MEANS获得，其实就是计算出### 哪种类型的框比较多,可以增加收敛速度,如果不设置anchors,### 默认是0.5;classes=4 ### 网络需要识别的物体种类数
num=9 ### 每个grid cell预测几个box,和anchors的数量一致。当想要使### 用更多anchors时需要调大num，且如果调大num后训练时Obj趋近0的话### 可以尝试调大object_scalejitter=.3 ### 通过抖动增加噪声来抑制过拟合ignore_thresh = .5 ### 决定是否需要计算IOU误差的参数，大于thresh，IOU误差不会夹在cost function中truth_thresh = 1random=1 ### random为1时会启用Multi-Scale Training，随机使用不同尺### 寸的图片进行训练,如果为0，每次训练大小与输入大小一致; ### 是否随机确定最后的预测框，显存小可设置成0- batch：每次迭代要进行训练的图片数量
- subdivision：batch中的图片再产生子集，源码中的图片数量int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus
也就是说每轮迭代会从所有训练集里随机抽取 batch = 64 个样本参与训练，每个batch又会被分成 64/16 = 4 次送入网络参与训练，以减轻内存占用的压力，也就是每次 subdivision = 16 送入网络 - width：输入图片宽度， height：输入图片高度，channels ：输入图片通道数
对于每次迭代训练，YOLO会基于角度(angle)，饱和度(saturation)，曝光(exposure)，色调(hue)产生新的训练图片 - angle：图片角度变化，单位为度，假如 angle=5，就是生成新图片的时候随机旋转-5~5度
- weight decay：权值衰减
防止过拟合，当网络逐渐过拟合时网络权值往往会变大，因此，为了避免过拟合，在每次迭代过程中以某个小因子降低每个权值，也等效于给误差函数添加一个惩罚项，常用的惩罚项是所有权重的平方乘以一个衰减常量之和。权值衰减惩罚项使得权值收敛到较小的绝对值。 - angle：图片角度变化，单位为度，假如 angle=5，就是生成新图片的时候随机旋转-5~5度
- saturation & exposure: 饱和度与曝光变化大小，tiny-yolo-voc.cfg中1到1.5倍，以及1/1.5~1倍
- hue：色调变化范围，tiny-yolo-voc.cfg中-0.1~0.1
- max_batches：最大迭代次数
- learning rate：学习率
学习率决定了参数移动到最优值的速度快慢，如果学习率过大，很可能会越过最优值导致函数无法收敛，甚至发散；反之，如果学习率过小，优化的效率可能过低，算法长时间无法收敛，也易使算法陷入局部最优（非凸函数不能保证达到全局最优）。合适的学习率应该是在保证收敛的前提下，能尽快收敛。
设置较好的learning rate，需要不断尝试。在一开始的时候，可以将其设大一点，这样可以使weights快一点发生改变，在迭代一定的epochs之后人工减小学习率。
policy：调整学习率的策略
调整学习率的policy，有如下policy：CONSTANT，STEP，EXP，POLY，STEPS，SIG，RANDOM
steps：学习率变化时的迭代次数
根据batch_num调整学习率，若steps=100,20000,30000，则在迭代100次，20000次，30000次时学习率发生变化，该参数与policy中的steps对应
scales：学习率变化的比率
相对于当前学习率的变化比率，累计相乘，与steps中的参数个数保持一致
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