YOLOV5超参数设置与数据增强解析
1、YOLOV5的超参数配置文件介绍
YOLOv5有大约30个超参数用于各种训练设置。它们在*xml中定义。/data目录下的Yaml文件。更好的初始猜测将产生更好的最终结果,因此在进化之前正确地初始化这些值是很重要的。如果有疑问,只需使用缺省值,这些缺省值是为YOLOv5 COCO训练从头优化的。
YOLOv5的超参文件见data/hyp.finetune.yaml(适用VOC数据集)或者hyo.scrach.yaml(适用COCO数据集)文件
1、yolov5/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml(YOLOv5 COCO训练从头优化,数据增强低)
# Hyperparameters for low-augmentation COCO training from scratch # python train.py --batch 64 --cfg yolov5n6.yaml --weights '' --data coco.yaml --img 640 --epochs 300 --linear # See tutorials for hyperparameter evolution https://github.com/ultralytics/yolov5#tutorials lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) 初始学习速率lrf: 0.01 # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf) ,最终OneCycleLR学习率momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1 weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay 5e-4 ,权重衰变warmup_epochs: 3.0 # warmup epochs (fractions ok) 学习率热身epochwarmup_momentum: 0.8 # warmup initial momentum 学习率热身初始动量warmup_bias_lr: 0.1 # warmup initial bias lr 学习率热身偏执学习率box: 0.05 # box loss gain cls: 0.5 # cls loss gain cls_pw: 1.0 # cls BCELoss positive_weight obj: 1.0 # obj loss gain (scale with pixels) obj_pw: 1.0 # obj BCELoss positive_weight iou_t: 0.20 # IoU training threshold anchor_t: 4.0 # anchor-multiple threshold # anchors: 3 # anchors per output layer (0 to ignore) fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5) #颜色亮度,色调(Hue)、饱和度(Saturation)hsv_h: 0.015 # image HSV-Hue augmentation (fraction) hsv_s: 0.7 # image HSV-Saturation augmentation (fraction) hsv_v: 0.4 # image HSV-Value augmentation (fraction) #图像旋转degrees: 0.0 # image rotation (+/- deg) #图像平移translate: 0.1 # image translation (+/- fraction) ##图像仿射变换的缩放比例scale: 0.5 # image scale (+/- gain) #设置裁剪的仿射矩阵系数shear: 0.0 # image shear (+/- deg) #透视变换perspective: 0.0 # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001 ,range 0-0.001 0.0:仿射变换,>0为透视变换flipud: 0.0 # image flip up-down (probability) fliplr: 0.5 # image flip left-right (probability) mosaic: 1.0 # image mosaic (probability) mixup: 0.0 # image mixup (probability) #在mosaic启用时,才可以启用copy_paste: 0.0 # segment copy-paste (probability),在mosaic启用时,才可以启用
2、yolov5/data/hyps/hyp.scratch-mdeia.yaml(数据增强中)
# YOLOv5
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