基础参数
- batch_size: 每次训练迭代使用的样本数量。推荐值通常是16、32或64，具体取决于显存大小。
- epochs: 训练的总轮数。常见值为100、200或更多。
- img_size: 输入图像的尺寸。常见值为320、416、512、640等。
模型架构参数
- depth_multiple: 模型深度的调整因子。控制网络的层数。
- width_multiple: 模型宽度的调整因子。控制每层的通道数。
优化器参数
- optimizer: 优化器的类型，可以是'SGD'（随机梯度下降）或'Adam'（自适应矩估计）。
- learning_rate: 学习率，控制模型参数更新的步长。典型值在0.001到0.01之间。
- momentum: 动量，常见值为0.9或0.937。
- weight_decay: 权重衰减，常见值为0.0005。
数据增强参数
- flip: 是否进行水平翻转数据增强，布尔值。
- scale: 缩放数据增强的范围，如0.5表示缩放范围在0.5到1.5之间。
- hue: 色调调整范围，通常在0到0.1之间。
- saturation: 饱和度调整范围，通常在1到1.5之间。
- exposure: 曝光度调整范围，通常在1到1.5之间。
- mosaic: 是否使用马赛克数据增强，布尔值。
- mixup: 是否使用混合数据增强，布尔值。
损失函数参数
- cls_loss: 分类损失的权重，通常为1.0。
- obj_loss: 目标损失的权重，通常为1.0。
- box_loss: 边界框损失的权重，通常为1.0。
- label_smoothing: 标签平滑参数，防止过拟合，常见值为0.1。
其他参数
- iou_threshold: 交并比（IoU）阈值，用于判断预测框与真实框的匹配程度，常见值为0.5。
- nms_threshold: 非极大值抑制（NMS）阈值，用于去除重叠的检测框，常见值为0.4。
- anchors: 预定义的锚框，用于预测目标的位置和大小。典型值为[[10,13], [16,30], [33,23], [30,61], [62,45], [59,119], [116,90], [156,198], [373,326]]。
数据集参数
- train_path: 训练数据集路径。
- val_path: 验证数据集路径。
- test_path: 测试数据集路径。
- classes: 类别名称列表。
示例配置文件
以下是一个更详细的YOLOv8配置文件示例：
# YOLOv8 configuration file example
# Training settings
batch_size: 32
epochs: 200
img_size: 640
# Model architecture settings
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.50
# Optimizer settings
optimizer:
type: 'Adam'
lr: 0.001
momentum: 0.937
weight_decay: 0.0005
# Data augmentation settings
augmentation:
flip: True
scale: 0.5
hue: 0.1
saturation: 1.5
exposure: 1.5
mosaic: True
mixup: False
# Loss function settings
loss:
cls_loss: 1.0
obj_loss: 1.0
box_loss: 1.0
label_smoothing: 0.1
# Other settings
iou_threshold: 0.5
nms_threshold: 0.4
anchors: [[10,13], [16,30], [33,23], [30,61], [62,45], [59,119], [116,90], [156,198], [373,326]]
# Dataset settings
dataset:
train_path: 'path/to/train'
val_path: 'path/to/val'
test_path: 'path/to/test'
classes: ['class1', 'class2', 'class3']
训练命令
yolov8 train --config yolov8_config.yaml --data dataset.yaml --weights yolov8_weights.pth
其中：
--config指定配置文件。--data指定数据集配置文件。--weights指定预训练权重文件（如果有）。
通过调整这些参数，可以针对特定的数据集和任务优化YOLOv8模型的性能。不同的数据集和任务可能需要不同的参数设置，因此在训练之前进行参数调优是非常重要的。
