yolov4-论文解析（3）

4. 实验
我们在ImageNet (ILSVRC 2012 val)数据集上测试了不同的训练改进技术对分类器精度的影响，然后在MS COCO (test-dev 2017)数据集上测试了检测器的精度。
4.1.实验设置
在ImageNet图像分类实验中，默认超参数为:训练步骤为8,000,000;批大小和小批大小分别为128和32;采用多项式衰减学习率调度策略，初始学习率为0.1;热身步长1000;动量衰减为0.9，重量衰减为0.005。我们所有的BoS实验都使用与默认设置相同的超参数，在BoF实验中，我们添加了额外的50%的训练步骤。在BoF实验中，我们验证了混合、切分、镶嵌、Bluring数据增强和标签平滑正则化等方法。在BoS实验中，我们测试了flrelu、Swish和mish激活功能的效果。所有实验均使用1080 Ti或2080 Ti GPU进行训练。
在MS COCO对象检测实验中，默认的超参数为:训练步骤为500500;采用步进衰减学习率调度策略，初始学习率为0.01，在400,000步和450,000步分别乘以因子0.1;动量衰减为0.9，重量衰减为0.0005。所有的架构都使用一个GPU来执行批处理大小为64的多尺度训练，而小批处理大小为8或4取决于架构和GPU内存限制。除超参数搜索实验采用遗传算法外，其他实验均采用默认设置。遗传算法利用YOLOv3-SPP进行带GIoU损失的训练，搜索最小值5k集的300个epoch。遗传算法

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