超牛逼的取整操作

最新推荐文章于 2024-07-16 14:08:32 发布
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博客提及使用 | 运算，但内容信息较少，未明确该运算的具体应用场景等关键信息。

使用 | 运算

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yolov超参数调优
08-28
在yolov模型中，可以通过修改train.py中的parser或者在命令行执行时修改来进行超参数调优。通过修改parser，可以调整训练过程中的参数，例如--data、--cfg、--weights和--batch-size等参数。其中，--data用于指定训练数据的配置文件，--cfg用于指定网络框架配置文件，--weights用于指定网络参数文件，--batch-size用于指定每个批次的样本数量。可以通过调整这些参数来进行超参数调优。 此外，在yolov模型的配置文件中也包含了一些超参数，例如yolov3.cfg文件中的一些参数说明如下： - from：表示输入来自哪一层，-1代表上一次，1代表第1层，3代表第3层。 - number：表示模块的数量，最终数量需要乘以width，然后四舍五入取整，如果小于1，取1。 - module：表示子模块的类型。 - args：表示模块的参数，例如channel（通道数）、kernel_size（卷积核尺寸）、stride（步长）、padding（填充）、bias（是否使用偏置）等。 - Focus：对特征图进行切片操作，例如[64,3]表示将输入通道数为3（RGB），输出通道数为640.5（width_multiple）=32，卷积核尺寸为3。 - Conv：表示卷积操作。 - Bn：表示批归一化操作。 - Leaky_ReLu：表示Leaky ReLU激活函数。 - BottleNeckCSP：借鉴CSPNet网络结构，由3个卷积层和X个残差模块Concat组成，若有False，则没有残差模块。 - SPP：表示空间金字塔池化层，用于进行多尺度特征融合。 通过修改这些超参数，可以调优yolov模型的性能和效果。例如，可以调整卷积核尺寸、通道数、残差模块数量等，以提高模型的准确性和速度。 总结起来，yolov模型的超参数调优可以通过修改train.py中的parser或者在命令行执行时修改参数，以及通过修改配置文件中的各个参数来实现。通过调整这些超参数，可以提高模型的性能和效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [YOLO-V5-超参数介绍及优化策略](https://blog.youkuaiyun.com/qq_51331745/article/details/121990344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [YOLOv3模型及参数opencv版](https://download.youkuaiyun.com/download/qq_40210586/12430354)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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