yolov5中hyp.finetune.yaml是做什么的

### YOLOv5 中 `hyp.finetune.yaml` 文件的作用 在YOLOv5框架内，超参数配置对于模型性能至关重要。`hyp.finetune.yaml`文件专门用于微调阶段的超参数设置[^2]。此文件允许用户自定义一系列影响训练过程的关键变量，从而优化特定数据集上的表现。 这些超参数通常包括但不限于学习率、权重衰减系数、正则化项强度等。通过调整这些值，可以有效提升模型收敛速度以及最终精度。具体来说： - **Learning Rate (lr0)**: 初始学习速率决定了梯度下降法更新权值的速度。 - **Weight Decay (weight_decay)**: 权重衰减值有助于防止过拟合现象的发生。 - **Mosaic Probability**: 控制mosaic数据增强技术的应用概率，该方法能显著提高小目标检测效果。 - **Label Smoothing**: 对分类任务中的one-hot编码进行平滑处理，减少边界样本的影响。 当执行迁移学习或针对新领域定制模型时，合理设定上述及其他相关参数尤为重要。为了实现最佳性能，建议基于初步实验结果逐步迭代优化这些超参数。 ```yaml # Example of hyp.finetune.yaml content lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) lrf: 0.1 # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf) 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 cls_pw: 1.0 # cls BCELoss positive_weight obj: 1.0 # obj loss gain (*=img_size/320 if img_size != 320) obj_pw: 1.0 # obj BCELoss positive_weight iou_t: 0.20 # IoU training threshold anchor_t: 4.0 # anchor-multiple threshold fl_gamma: 0.0 # focal loss gamma (efficientDet default is gamma=1.5) hsv_h: 0.015 # image HSV-Hue augmentation (fraction) hsv_s: 0.7 # image HSV-Saturation augmentation (fraction) hsv_v: 0.4 # image HSV-Value augmentation (fraction) degrees: 0.0 # image rotation (+/- deg) translate: 0.1 # image translation (+/- fraction) scale: 0.5 # image scale (+/- gain) shear: 0.0 # image shear (+/- deg) perspective: 0.0 # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001 flipud: 0.0 # image flip up-down (probability) fliplr: 0.5 # image flip left-right (probability) mosaic: 1.0 # image mosaic (probability) mixup: 0.0 # image mixup (probability) copy_paste: 0.0 # segment copy-paste (probability) ```