YOLOv5超参数如何调整以达到最佳优化效果？

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目录yaml文件超参数优化策略总结yaml文件模型深度宽度nc: 3

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模型深度&宽度

nc: 3 # 类别数量 depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple

depth_multiple：控制子模块数量=int(number*depth)

width_multiple：控制卷积核的数量=int(number*width)

Anchor

anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8，检测小目标，10,13是一组尺寸，总共三组检测小目标 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16，检测中目标，共三组 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32，检测大目标，共三组

该anchor尺寸是为输入图像640×640分辨率预设的，实现了即可以在小特征图（feature map）上检测大目标，也可以在大特征图上检测小目标。三种尺寸的特征图，每个特征图上的格子有三个尺寸的anchor。