【Darknet源码】cfg文件参数详解

最新推荐文章于 2024-07-30 08:59:29 发布

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#Darknet #C语言 #Yolo #deepnet

cfg文件是darknet中描述网络结构的文件，和caffe的prototxt类似。在darknet框架下cfg中一般先以[net]或[network]开头，描述网络的整体参数，然后接着各层参数的描述，查看string_to_layer_type()函数，一共包括以下层结构：

[shortcut],[crop],[cost],[detection],[region],[yolo],[iseg],[local],[conv]/[convolutional],
[deconv]/[deconvolutional],[activation],[logistic],[l2norm],
[crnn],[gru],[lstm],[rnn],[conn]/[connected],[max]/[maxpool],
[reorg],[avg]/[avgpool],[dropout],[lrn]/[normalization],[batchnorm],
[soft]/[softmax],[route].

这几天梳理源码，首先摘要几个常用的层的相关参数：[net] /[network] 、[conv]/[convolutional]、[shortcut]、[avg]/[avgpool]、[softmax] 、[cost]。方便大家查阅，另外部分参数尚不清楚功用，暂时先空置，欢迎大家斧正指教 ^(*￣(oo)￣)^

[net] /[network]  #该部分描述整个网络的超参数，在void parse_net_options()中解析
#输入图像相关参数
height            #输入图像高，为32的倍数，默认为0
width             #输入图像宽，为32的倍数，默认为0
channels          #输入图像通道，一般三通道，默认为0
batch     	#这儿batch与机器学习中的batch有少许差别，仅表示网络积累多少个样本后进行一次BP，    
                #默认为1
subdivisions  	#这个参数表示将一个batch的