multi-scale: 变化图像大小,即指定是否在训练期间随机变化图像大小。 single-cls: 将多类数据训练为单类,即指定是否将多类数据训练为单类。optimizer: 优化器类型,即指定使用的优化器类型,如SGD、Adam或AdamW。 sync-bn: 使用SyncBatchNorm,即指定是否在DDP模式下使用SyncBatchNorm。workers: 最大数据加载器工作线程...
1.12 device,multi-scale,single-cls,optimizer参数 parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%') parser.add_argument('--single-cls', action=...
线程数,和你训练时一样不报错就好。 2.0"–single-cls" 在这里插入图片描述 数据集是否只用一个类别 默认False。 2.1"–augment" 在这里插入图片描述 这也是一个比较重要的参数,即测试是否使用TTA Test Time Augment,指定这个参数后各项指标会明显提升几个点,但是如果要用这个参数,你的基线也要记得使用。 2.2"–...
1,conf_thres : 想让YOLO只标记可能性高的地方(只有超过这个值才能显示结果), 2,iou_thres : 简单的说根据具体情况进行对参数的设置 a,越大,对于同一物品的不同预测结果 当成 对多个物品的多个预测结果,导致一个物品出现了多个预测结果 b,越小,对于多个物品的不同预测结果 当成 对同一物品的不同预测结果,导致...
parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class') 1. 用于设定训练数据集是单类别还是多类别。 默认为 false,意味着是多类别。 2.20 --adam parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer')...
single_cls:数据集是否只用一个类别,运行val.py传入默认False 运行train.py则传入single_cls augment:是否使用数据增强的方式进行检测,默认为False verbose:是否打印出每个类别的mAP,运行val.py传入默认Fasle。运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch
(多个gpu设备)--multi-scale:是否进行多尺度训练,默认False--single-cls:数据集是否只有一个类别,默认False--adam:是否使用adam优化器--sync-bn:是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用--local_rank:DDP参数,请勿修改--workers:最大工作核心数--project:训练模型的保存位置--name:模型保存的目录名称--exist-ok:模型...
single-cls:单类别的训练集 adam:使用adam优化器 name:重命名results.txt to results_name.txt 超参数配置文件./data/hyp.scratch.yaml参数解释: lr0:学习率,可以理解为模型的学习速度 lrf:OneCycleLR学习率变化策略的最终学习率系数 momentum:动量,梯度下降法中一种常用的加速技术,加快收敛 ...
1.19'--single-cls' 设定训练数据集是单类别还是多类别;默认为 false多类别 1.20'--optimizer' 选择优化器;默认为SGD,可选SGD,Adam,AdamW 1.21'--sync-bn' 是否开启跨卡同步BN;开启参数后即可使用 SyncBatchNorm多 GPU 进行分布式训练 1.22'--workers' ...
；0,1,2,3(多个gpu设备) --multi-scale:是否进行多尺度训练，默认False --single-cls:数...