安静到无声
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代码调试1：yolo初始训练

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作者：安静到无声 个人主页

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    • 代码调试1：yolo初始训练
    • 问题1：参数的配置
    • 问题2：如何实现yolo v8初始训练
    • 问题3：从模型的预训练权重开始训练
    • 问题4： 模型的推理
    • 推荐专栏

问题1：参数的配置

参数设置 作用 背住
训练配置
Cuda 是否使用Cuda 没有GPU可以设置成False
distributed 一机多卡训练 可以实现显存的平均分布，一般是需要改正的
sync_bn 是否使用DDP模式多卡可用 布尔型
fp16 混合精度训练，可以加快训练速度 布尔型
加载文件和权重配置
classes_path 指向model_data下的txt，与自己训练的数据集相关 训练前一定要修改classes_path对应自己的数据集
model_path 预训练权重位置 预训练权重对于99%的情况都必须要用，不用的话主干部分的权值太过随机，特征提取效果不明显，网络训练的结果也不会好
input_shape 输入的shape大小 一定要是32的倍数
phi 所使用到的yolov8的版本 一共有六种
pretrained 是否使用主干网络的预训练权重 此处使用的是主干的权重
数据增强部分
mosaic 马赛克数据增强 布尔型
mosaic_prob 每个step有多少概率使用mosaic数据增强，默认50% 【0,1】
mixup 是否使用mixup数据增强，仅在mosaic=True时有效。 只会对mosaic增强后的图片进行mixup的处理。
mixup_prob 有多少概率在mosaic后使用mixup数据增强，默认50% 总的mixup概率为mosaic_prob * mixup_prob
special_aug_ratio 参考YoloX，由于Mosaic生成的训练图片，远远脱离自然图片的真实分布。 当mosaic=True时，本代码会在special_aug_ratio范围内开启mosaic。默认为前70%个epoch，100个世代会开启70个世代。
label_smoothing 标签平滑。一般0.01以下。如0.01、0.005。

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