例如,我们可以通过修改网络结构来优化模型的性能,或者通过调整训练参数来加速训练过程。 总结 YOLO的CFG文件是YOLO目标检测框架中重要的配置文件,它定义了网络结构、训练参数和锚点尺寸等关键信息。通过解析CFG文件,我们可以更好地理解YOLO的工作原理和实际应用,并在实际应用中根据需要进行修改和调整。希望本文能够帮助你更...
***cfg文件,细节上,以yolo v3为例,参数细说明*** #为注释符号 [net] # Testing #测试模式 #初始batch参数要分为两类,分别为训练集和测试集,不同模式相应放开参数 batch=1 subdivisions=1 # Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions # batch=64 #batch:一批训练样本的样本数量. 每batch个...
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...
angle=0 # 数据增强参数,通过随机旋转[-angle,angle]度来生成更多训练样本 saturation = 1.5 # 数据增强参数,通过调整饱和度来生成更多训练样本 exposure = 1.5 # 数据增强参数,通过调整曝光度来生成更多训练样本 hue=.1 # 数据增强参数,通过调整色调来生成更多训练样本 # 每次迭代中,会基于角度、饱和度、曝光度...
yolo-voc.2.0.cfg 参数解析 [net] batch=64 # number of images pushed with a forward pass through the network subdivisions=8 # 源码中的图片数量int imgs = net.batch * net.subdivisions * ngpus,按subdivisions大小分批进行训练 height=416 # height of input image...
在YOLO初体验中,应用到了一个后缀名为cfg的文件,在darknet中有一个文件夹,下面有各种各样的cfg文件 这些cfg文件都是YOLO的配置文件,负责YOLO所需数据集的训练工作,接下来,给大家详细讲解一下配置文件。讲解配置文件,我以 yolov2-tiny.cfg 文件为例。该文件具体内容如下: ...
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_scale num=9 # 利用数据抖动产生更多数据,YOLOv2中使用的是crop,filp,以及net层的angle,flip是随机的, # jitter就是crop的参数,tiny-yolo-voc.cfg中jitter=.3,就是在0~0.3中进行crop jitter=.3 # 参与计算的...
yolo的cfg文件内容比较丰富,可以用于配置很多网络参数,暂时我还未发现有特别详细的介绍,根据网络上零星的描述,现整理如下: 来自darknet原著作者的解释: saturation, exposure and hue values - ranges for random changes of colours of images during training (params for data augumentation), in terms of HSV:http...
以上参数解释如下: epochs:指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行你就调小点。 batch-size:一次看完多少张图片才进行权重更新,梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点。 cfg:存储模型结构的配置文件 data:存储训练、测试数据的文件 img-size:输入图...