yolov5s: img 640,adam,epoch300,obj.yaml时,40epoch内都在0.45-0.6震荡。改为voc.yaml和sgd,epoch=100时,后期0.7-0.73震荡 yolov5x:img=256.obj.yaml,0.75-0.8震荡。cache貌似没什么用 Class Images In…
hsv_h:色调Hue,增强系数 hsv_s:饱和度Saturation,增强系数 hsv_v:明度Value,增强系数 degrees:图片旋转角度 translate:图片转换 scale:图片缩放 shear:图片仿射变换 perspec:透视变换 mosaic:mosaic数据增强 mixup:mixup数据增强 由于时间和能力有限,上面的解释没有包含所有参数,读者可以通过阅读源代码进行进一步理解。 4...
hsv_h=0.015# 色调hsv_s=0.7# 饱和度hsv_v=0.4# 明度degrees=0.0# 旋转角度translation=0.1# 水平和垂直平移scale=0.5# 缩放shear=0.0# 剪切perspective=0.0#透视变换参数flipud=0.0# 上下翻转fliplr=0.5# 左右翻转mosaic=1.0# 是否mosaicmixup=0.0# 是否mixupcopy_paste=0.0# 复制粘贴系数 数据增强包括mosaic, ...
cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic
1.0, 'obj_pw': 1.0, 'iou_t': 0.2, 'anchor_t': 4.0, 'fl_gamma': 0.0, 'hsv_h': 0.015, 'hsv_s': 0.7, 'hsv_v': 0.4, 'degrees': 0.0, 'translate': 0.1, 'scale': 0.5, 'shear': 0.0, 'perspective': 0.0, 'flipud': 0.0, 'fliplr': 0.5, 'mosaic': 1.0, 'mixup': 0.0...
数据增强:Mosaic、Copy paste、Random affine、MixUp、Augment HSV、Random horizontal flip 训练策略: Multi-scale training(0.5~1.5x),多尺度训练,假设设置输入图片的大小为640 × 640,训练时采用尺寸是在0.5 × 640 ∼ 1.5 × 640 之间随机取值,注意取值时取得都是32的整数倍(因为网络会最大下采样32倍)。
HSVETLE"Electronic Traffic Law Enforcement" (ETLE) denotes a mechanism that employs electronic technologies to implement traffic regulations. This commonly entails utilizing a range of electronic apparatuses like cameras, sensors, and automated setups to oversee and uphold traffic protocols, administer ...
YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了,YOLOv5并不是一个单独的模型,而是一个模型家族,包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。目前v6.0版本又新增一层YOLOv5n模型,代替YOLOv5s成为最小模型,在所有模型中速度更快但精度也更低。
hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=...
hsv augment:颜色变换 在这里插入图片描述 mosaic:马赛克数据增强把原来的四幅图组在一起 在这里插入图片描述 当然后面可以试试albumentations包里的方法。 获取anchor:k-means 早就在机器学习中学过最基础的聚类算法k-means,没想到第一次用上是在目标检测里。果然没有免费的午餐啊,在合适的地方用上合适的算法就好。