小技巧——专栏

Word中上、下角标的快速输入

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1、在word中,上、下角标应该怎么打?

ctrl+shift+"+"为上角标;ctrl+"+"为下角标。

 

### YOLOv8 性能优化技巧 #### 调整模型配置 为了提升YOLOv8的性能,可以考虑修改`yolov8.yaml`中的超参数设置。例如增加网络深度或宽度能够增强特征提取能力[^1]。 对于资源受限环境下的应用,采用轻量化设计尤为重要。此时可选用带有Ghost模块版本如`yolov8-ghost.yaml`来替代标准结构,在保持精度的同时减少计算量和内存占用。 #### 数据预处理策略 合理的数据增强方法有助于改善训练效果并防止过拟合现象发生。常见的做法包括随机裁剪、翻转以及颜色抖动等操作。这些变换方式可以通过调整相应的`.yaml`文件实现自动化处理过程。 另外值得注意的是输入尺寸的选择也会影响最终的表现——通常较大的图片会带来更高的准确性但同时也增加了推理时间成本;反之较小尺度则更适合实时应用场景下快速响应的需求。 #### 训练调优建议 在实际项目开发过程中还可以尝试以下几种手段进一步挖掘潜力: - **迁移学习**:利用已有的大规模公开数据集预先训练基础权重,再针对具体任务微调最后一层分类器; - **混合精度训练**:借助FP16半浮点数格式加速GPU运算速度而不明显损失质量; - **自适应矩估计(Adam)** 或者其他先进的最优化算法代替传统的SGD更新规则以获得更快收敛速率及更好的泛化特性。 ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/yolov8.yaml') trainer = model.Trainer() trainer.train( data='coco128.yaml', # dataset configuration file path epochs=100, # number of training iterations batch_size=16 # mini-batch size during SGD/Adam updates ) ```
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