darknet-配置参数burn-in

darknet的cfg文件中有一个配置参数: burn_in

burn_in=1000

这个参数在caffe中是没有的,一旦设置了这个参数,当update_num小于burn_in时,不是使用配置的学习速率更新策略,而是按照下面的公式更新

lr = base_lr * power(batch_num/burn_in,pwr)

其背后的假设是:全局最优点就在网络初始位置附近,所以训练开始后的burn_in次更新,学习速率从小到大变化。update次数超过burn_in后,采用配置的学习速率更新策略从大到小变化,显然finetune时可以尝试。

YOLOv4-Lite是一种轻量级版本的You Only Look Once (YOLO)目标检测算法,它基于原版YOLOv4的设计,旨在减少模型大小和计算开销,同时保持一定的性能。配置文件通常包含网络结构、层类型、卷积核数、步长、过滤器尺寸等关键信息。 一个基本的YOLOv4-Lite配置文件可能会包括以下几个部分: 1. **头文件**:引入必要的框架库,如Darknet,以及YoloV4-Lite的定制模块。 ```yaml # yololite.hyp ``` 2. **基础参数**:比如训练数据集路径、类别数、学习率、批处理大小等。 ```yaml classes = 80 batch = 32 subdivisions = 16 learning_rate = 0.001 momentum = 0.9 decay = 0.0005 burn_in = 1000 max_batches = 200000 steps = [100000, 150000] ``` 3. **网络结构**:定义网络的层数、节点连接、激活函数等,例如Convolution、BatchNorm、Leaky ReLU等。 ```yaml [convolutional, depth=32, size=3, stride=1, pad=1, activation=leaky, batch_normalize=1, dropout=0.5] [yolo, anchors, ...] // YOLO特定的结构 ``` 4. **YOLO层**:包含锚点、网格尺寸、IOU阈值等用于检测框生成的设置。 ```yaml [yolo, 13, 13, 3, classes, 0.5, 0.95] [yolo, 26, 26, 3, classes, 0.5, 0.95] [yolo, 52, 52, 3, classes, 0.5, 0.95] ``` 5. **损失函数**:选择适合的目标检测任务的损失函数,通常是交并比得分(Intersection over Union, IoU)损失。 ```yaml loss = 'yolo' ``` 请注意,实际配置文件会因具体的YOLOv4-Lite版本和实现细节而略有差异。如果你想了解如何编写这样的配置文件,可以参考开源项目中的示例或查阅官方文档。如果你有具体的疑问,我可以提供更详细的解释或帮助你理解某个部分。
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