例如,如果模型在验证集上的精度较低,可以尝试增加模型的复杂度(如增大depth_multiple和width_multiple)或调整数据增强策略;如果模型训练过程中出现过拟合现象,则可以考虑减小模型的复杂度、增加正则化项(如权重衰减)或采用早停策略。 通过以上步骤,可以逐步优化YOLOv8模型的参数设置,使其在不同应用场景下达到最佳效果。
在目标框回归上,有两个部分,由CLU和DFL组成,CLU就是一个变形的IOU,主要是对目标框和回归框的一个重叠进行一个定义,DFL主要针对的是对于每一个回归框边界,他的一个重合程度。 depth_multiple是一个堆叠次数的一个系数,在源码中,他是这样定义的,就是原始堆叠次数,乘以depth_multiple,之后进行一个向上取整。 from...
为了便于讲解,大白将其中的Backbone部分提取出来,讲解如何控制网络的宽度和深度,yaml文件中的Head部分也是同样的原理。 在对网络结构进行解析时,yolo.py中下方的这一行代码将四种结构的depth_multiple,width_multiple提取出,赋值给gd,gw。后面主要对这gd,gw这两个参数进行讲解。 下面再细致的剖析下,看是如何控制每种结...
LOGGER.info(f"\n{'':>3}{'from':>18}{'n':>3}{'params':>10} {'module':<40}{'arguments':<30}") anchors, nc, gd, gw, act = d['anchors'], d['nc'], d['depth_multiple'], d['width_multiple'], d.get('activation') if act: Conv.default_act = eval(act) # redefine d...
android 使用yolov8模型文件 yolov5模型, YOLOv5模型结构yolov5s.yaml给出了模型的结构参数:#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultiple#anchorsanchors:-[10,
8l depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1.0 # layer channel multiple # YOLOv8m depth_multiple: 0.67 # model depth multiple width_multiple: 0.75 # layer channel multiple # YOLOv8x depth_multiple: 1.33 # model depth multiple width_multiple: 1.25 # layer channel multiple...
温馨提示:因为本文只是对yolov8n基础上添加模块,如果要对yolov8n/l/m/x进行添加则只需要指定对应的depth_multiple 和 width_multiple。或者指定某个模型即可 # YOLOv8ndepth_multiple:0.33# model depth multiplewidth_multiple:0.25# layer channel multiple# YOLOv8sdepth_multiple:0.33# model depth multiplewidt...
depth_multiple: 0.33 # scales module repeats width_multiple: 0.25 # scales convolution channels # YOLOv8.0n backbone backbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2 - [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4 ...
# Ultralytics YOLO 馃殌, GPL-3.0 license# Parametersnc: 3 # number of classes(只需要改这里!!!)depth_multiple: 0.33 # scales module repeatswidth_multiple: 0.50 # scales convolution channels# YOLOv8.0s backbonebackbone: # [from, repeats, module, args] - [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]]...
depth_multiple控制网络的深度,width_multiple控制网络的宽度。 (1)depth_multiple深度 我们以Backbone中的CSP结构为例,下图是4种不同结构的CSP结构中的残差次数。 总的来说在基本网络结构中,会对CSP网络的参数进行确定,而我们将用公式吧参数和给出的深度,宽度参数进行计算,从而算出残差次数的使用次数,也就控制了深...