yolo更改GDA算法

### 修改YOLO中的GDA算法 在目标检测框架YOLO中集成或修改梯度下降聚合（Gradient Descent Aggregation, GDA）算法涉及多个方面，包括但不限于损失函数调整、模型训练流程优化以及数据集处理方式改进。 #### 损失函数调整 为了适应新的GDA机制，在原有YOLO架构基础上需重新设计损失计算部分。通常情况下，标准版YOLO采用的是加权求和的形式来综合各类误差项，而引入GDA后，则应考虑如何通过更合理的权重分配策略使得不同样本间的影响更加均衡[^1]。 ```python def compute_loss(predictions, targets): # 原始YOLOv5的loss计算逻辑... # 新增GDA相关操作：基于样本难度动态调整各预测框对应的loss weight sample_weights = calculate_sample_difficulty(targets) adjusted_losses = losses * sample_weights return torch.mean(adjusted_losses) ``` #### 训练过程优化 除了改变单次迭代内的参数更新规则外，还需关注整个训练周期内学习率的变化规律及其对最终效果的影响。对于GDA而言，可能需要自定义调度器以更好地控制收敛速度并防止过拟合现象发生[^2]。 ```python from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR def get_gda_lr_lambda(current_step: int) -> float: """Returns a learning rate multiplier based on the current step and total steps.""" warmup_steps = 1000 decay_factor = 0.97 if current_step < warmup_steps: return (current_step / warmup_steps)**2 else: return max((decay_factor ** ((current_step-warmup_steps)//10)), 1e-3) scheduler = LambdaLR(optimizer=optimizer, lr_lambda=get_gda_lr_lambda) ``` #### 数据增强与预处理 考虑到GDA强调利用群体智慧提升泛化能力的特点，在准备输入给网络的数据时可以适当增加一些有助于提高多样性的变换手段，比如随机裁剪、颜色抖动等[^3]。 ```python import albumentations as A from albumentations.pytorch.transforms import ToTensorV2 transform = A.Compose([ A.RandomResizedCrop(height=img_size, width=img_size), A.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2, saturation=0.2, hue=0.1), A.HorizontalFlip(p=0.5), A.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ToTensorV2() ]) ```