1、YOLOv5超参数配置介绍
YOLOv5 有大约 30 个超参数用于各种训练设置。这些是在目录中*.yaml的文件中定义的/data。更好的初始猜测会产生更好的最终结果，因此在演化之前正确初始化这些值很重要。
lr0 : 0.01
lrf : 0.01
momentum: 0.937
weight_decay : 0.0005
warmup_epochs : 3.0
warmup_momentum : 0.8
warmup_bias_lr : 0.1
box : 0.05
cls : 0.5
cls_pw : 1.0
obj : 1.0
obj_pw : 1.0
iou_t : 0.20
anchor_t : 4.0
fl_gamma : 0.0
hsv_h : 0.015
hsv_s : 0.7
hsv_v : 0.4
degree : 0.0
translate : 0.1
scale : 0.5
shear：0.0
perspective : 0.0
flipud : 0.0
fliplr : 0.5
mosaic: 1.0
mixup : 0.0
copy_paste : 0.0
2.YOLOv5内置超参配置文件介绍
1. yolov5/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml(YOLOv5 COCO训练从头优化，数据增强低)
2. yolov5/data/hyps/hyp.scratch-mdeia.yaml（数据增强中）
3. yolov5/data/hyps/hyp.scratch-high.yaml（数据增强高）
3. 结果对比
此结果是在 weights：yolov5n6.pt，epochs：100，训练集验证集及测试集相同的情况下测得（结果仅供参考）
YOLOv5默认配置
hyp.scratch-low.yaml
hyp.scratch-med.yaml
hyp.scratch-high.yaml
hyp.finetune_objects365.yaml
Original: https://blog.csdn.net/weixin_44095453/article/details/125933222
Author: 安丘彭于晏
Title: YOLOv5内置–hyp超参配置文件对比
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