# Ultralytics YOLO 馃殌, AGPL-3.0 license# 默认的训练设置和超参数,用于中等增强的 COCO 训练task: detect# (str) YOLO 任务,例如检测、分割、分类、姿态mode: train# (str) YOLO 模式,例如训练、验证、预测、导出、跟踪、基准测试# 训练设置 ---model:# (str, optional)模型文件的路径,例如 yolov8n....
mixup: 0.0- 图像 Mixup(概率),将多张图像融合,增强数据的多样性。 copy_paste: 0.0- 复制粘贴增强(概率),将图像中的某些部分复制并粘贴到其他图像中,增强样本的多样性。 copy_paste_mode: "flip"- 复制粘贴的方式,可以选择翻转、Mixup 等增强方法。 auto_augment: randaugment- 自动增强策略,用于分类任务,可...
1 厨余垃圾-冰激凌 2 厨余垃圾-冰糖葫芦 3 厨余垃圾-饼干 4 厨余垃圾-菠萝 5 厨余垃圾-菠萝蜜 6 厨余垃圾-菜根菜叶 7 厨余垃圾-残渣剩饭 8 厨余垃圾-草莓 9 厨余垃圾-茶叶 10 厨余垃圾-肠 11 厨余垃圾-橙子 12 厨余垃圾-蛋 13 厨余垃圾-蛋糕 14 厨余垃圾-蛋挞 15 厨余垃圾-地瓜 16 厨余垃圾-豆 17 ...
copy_pastefloat0.00.0 - 1.0在图像中复制和粘贴对象,有助于增加对象实例和学习对象遮挡。需要分割标签。 copy_paste_modestr'flip'-在 ( )选项中选择复制-粘贴增强方法。"flip","mixup"). auto_augmentstr'randaugment'-自动应用预定义的增强策略 (randaugment,autoaugment,augmix),通过丰富视觉特征来优化分类任务...
0.0 # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001 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) copy_paste: 0.0 # segment copy-paste (probability) #...
"copy_paste":(1,0.0,1.0), }#segmentcopy-paste(probability) withopen(opt.hyp,errors="ignore")asf:#载入初始超参 hyp=yaml.safe_load(f)#loadhypsdict if"anchors"notinhyp:#anchorscommentedinhyp.yaml hyp["anchors"]=3 opt.noval,opt.nosave,save_dir=( ...
(probability) 'copy_paste': (1, 0.0, 1.0)} # segment copy-paste (probability) # 加载默认超参数 with open(opt.hyp, errors='ignore') as f: hyp = yaml.safe_load(f) # load hyps dict # 如果超参数文件中没有'anchors',则设为3 if 'anchors' not in hyp: # anchors commented in hyp....
yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=/media/ll/L/llr/DATASET/subwayDatasets/coco.yaml device=0 cache=True epochs=300 project=/media/ll/L/llr/mode name=yolov8 1. 除了上述笔者使用的参数,其他参数说明 task: detect # 可选择:detect, segment, classify ...
copypaste_prob), # 使用YOLOv5的复制粘贴操作 dict( type='YOLOv5RandomAffine', max_rotate_degree=0.0, # 设置最大旋转角度 max_shear_degree=0.0, # 设置最大剪切角度 max_aspect_ratio=100., # 设置最大长宽比 scaling_ratio_range=(1 - _base_.affine_scale, 1 + _base_.affine_scale), # ...
考虑到不同模型应该采用的数据增强强度不一样,因此对于不同大小模型,有部分超参会进行修改,典型的如大模型会开启 MixUp 和 CopyPaste。数据增强后典型效果如下所示: 5.训练策略 Section Name YOLOv8 的训练策略和 YOLOv5 没有啥区别,最大区别就是模型的训练总 epoch 数从 300 提升到了 500,这也导致训练时间急...