YOLOv5超参数可视化

### YOLOv5超参数可视化方法 YOLOv5 的超参数可以通过集成的 **Weights & Biases (wandb)** 工具实现可视化。以下是关于如何利用 wandb 对 YOLOv5 进行超参数可视化的详细介绍。 #### 集成 Wandb 到 YOLOv5 训练流程 在 YOLOv5 中，已经内置支持了 Weights & Biases (wandb)，这使得用户可以直接通过简单的配置来启用训练过程中的超参数和性能指标的可视化功能[^1]。 要激活这一特性，在运行 `train.py` 或者其他训练脚本时，只需设置环境变量或者命令行选项即可： ```bash export WANDB_MODE=online # 启用线上模式以同步到云端 python train.py --data dataset.yaml --cfg model.yaml --hyp hyp.scratch-low.yaml --project my_project_name --name experiment_1 --exist-ok ``` 上述命令中： - `--project`: 定义项目的名称。 - `--name`: 定义实验的具体名字。 - `--hyp`: 指定超参数文件路径，通常是一个 YAML 文件[^3]。 当训练启动后，Wandb 将会自动记录并上传以下内容至其平台： - 超参数（如学习率、批量大小等）。 - 性能指标（如 mAP, F1-score 等）。 - GPU 使用情况和其他资源消耗统计信息[^4]。 #### 查看超参数及其变化趋势 一旦训练完成或正在进行过程中，用户可以登录到 [Wandb](https://www.wandb.ai/) 平台查看详细的图表展示。具体来说： - 用户可以在控制面板上观察不同轮次下的超参数调整效果以及对应的模型表现。 - 支持多组实验对比分析，便于找到最佳组合方案。 此外，如果需要进一步优化某些特定条件下的参数设定，则可通过手动修改 `.yaml` 文件后再重新执行训练操作来进行测试验证。 #### 示例代码片段 下面给出一段简单示例用于说明如何自定义一个新版本的 hyperparameter configuration file: ```yaml # Example of a custom hyperparameters config file for YOLOv5 training. lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) lrf: 0.2 # final OneCycleLR learning rate (fraction of lr0) momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1 weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay warmup_epochs: 3.0 # warmup epochs (fractions ok) warmup_momentum: 0.8 # warmup initial momentum warmup_bias_lr: 0.1 # warmup initial bias lr box: 0.05 # box loss gain cls: 0.5 # cls loss gain ... ``` 此段落描述了一个典型的超参数配置文档结构，其中包含了诸如初始学习速率 (`lr0`) 和权重衰减系数 (`weight_decay`) 等重要字段。 --- ###