YOLO算法基本概念 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测系统,它将目标检测任务视为一个单一的回归问题,从输入图像中直接预测出目标的边界框和类别概率。YOLO算法速度快且准确,特别适用于实时系统。 YOLO训练时常用的参数 在YOLO训练过程中,存在多个重要的参数,这些参数对模型的性能有显著影响。以下是一些...
关于yolo配置文件以及训练时各参数的含义 一、配置文件yolo.cfg [net]#Testing #测试模式batch=1subdivisions=1#Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions#batch=64#subdivisions=16#关于batch与subdivision:在训练输出中,训练迭代包括8组,这些batch样本又被平均分成subdivision=8次送入网络参与训练,以减...
yolox训练数据的入口为YOLOX-main/tools/train.py。main函数中通过get_exp获取训练过程相关的超参数。 其中train.py中的make_parser函数的参数解析如下: -expn: 训练过程数据保存的位置,默认位置是tools/YOLOX_outputs中的目录,如果指定-expn xxx,则tools/YOLOX_outputs/xxx -n: 指定训练过程的模型名称,如yolox-...
在我使用的 .cfg 文件中 batch = 64 ,subdivision = 8,所以在训练输出中,训练迭代包含了8组,每组又包含了8张图片,跟设定的batch和subdivision的值一致。 (注: 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,所有这些 batch 个样本又被均分为 subdivision = 8 次送入网络参与训练,...
subdivisions 我看资料说是 一次送入训练的量，如果大了 训练的快 但是怕内存或显存吃不消 ，我是小白...
原英文地址:https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题。 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练...
原英文地址:https://timebutt.github.io/static/understanding-yolov2-training-output/ 最近有人问起在YOLOv2训练过程中输出在终端的不同的参数分别代表什么含义,如何去理解这些参数?本篇文章中我将尝试着去回答这个有趣的问题。 刚好现在我正在训练一个YOLOv2模型,拿这个真实的例子来讨论再合适不过了,下边是我训练...
subdivisions 我看资料说是 一次送入训练的量，如果大了 训练的快 但是怕内存或显存吃不消 ，我是小白...
以下是yolov5训练代码的主要配置参数解释 def parse_opt(known=False): parser = argparse.ArgumentParser() # 训练的预训练权重,官方有l、m、n、s、x大部分使用5s parser.add_argument("--weights", type=str, default=ROOT / "yolov5s.pt", help="initial weights path") ...
5 -- batch iteration, 表次训练了多少个batch次,或者说batch -> batch -> batch ...这样共训练了多少个轮回 10.222071 -total loss 10.294983 - average loss, 平均损失率,最终结构的评估参数,越小越好,官网给出例子是 9002 - iteration number (number of batch) ...