Parameters in the [net] section
Parameters in the different layers
net层
[net]
batch=96 # 每次iteration训练的时候，输入的图片数量
subdivisions=48 # 将每一次的batch数量，分成subdivision对应数字的份数，一份一份的跑完后，在一起打包算作完成一次iteration
width=512 # 大小为32的倍数
momentum=0.9 # 动量，影响梯度下降到最优的速度，一般默认0.9
decay=0.0005 # 权重衰减正则系数，防止过拟合
angle=0 # 旋转角度，生成更多训练样本
saturation=1.5 # 调整饱和度
exposure=1.5 # 调整曝光度
hue=.1 # 调整色调
learning_rate=0.001
burn_in=1000 # 学习率控制的参数，在迭代次数大于burn_in时，采用policy的更新方式：0.001 * pow(iterations/1000, 4)
max_batches=500200 # 最大迭代次数
policy=steps
steps=400000,450000 # 学习率变动步长，Steps和scales相互对应, 这两个参数设置学习率的变化, 根据batch_num调整学习率
scales=.1,.1 # 学习率变动因子，迭代到400000次时，学习率x0.1; 450000次迭代时，学习率又会在前一个学习率的基础上x0.1
shortcut层
[shortcut] # shortcut部分是卷积的跨层连接，就像Resnet中使用的一样
from=-2 # 参数from是−2，意思是shortcut的输出是通过与先前的倒数第二层网络相加而得到, 跨越连接
activation=linear
idx=6
route层
[route]
layers=-1, -3 # 在当前层引出之前卷积所得到的特征层，这里的-1，-3代表
# 将前一层输出的feature和前第3层输出的feature concat
# 以后再作为当前层的输出，也就是作为下一个卷积的输入。所
# 以route输出的通道数要和下一个conv输入的通道一致
yolo层前的conv层
[convolutional]
batch_normalize=0 # BN，是否做BN操作
pad=1 # 如果pad为0,padding由padding参数指定
# 如果pad为1，padding大小为size/2，padding应该是对输入图像左边缘拓展的像素数量
filters=42 # =num(yolo层个数)*(classes+5)，5是5个坐标，<x_center> <y_center> <width> <height><object-class>
yolo层
[yolo]
mask=6,7,8 # anchors的索引值，如果mask的值是0,1,2，这意味着使用第一，第二和第三个anchor
anchors = 7, 10, 14, 24, 27, 43, 32, 97, 57, 64, 92, 109, 73, 175, 141, 178, 144, 291
classes=9 # 类别数目
focal_loss=1 # 使用focal loss
num=9 # 每个grid cell预测几个box,和anchors的数量一致
jitter=.3 # 通过抖动来防止过拟合
ignore_thresh=.7 # 当预测的检测框与ground true的IOU大于ignore_thresh的时候，参与loss的计算，否则，检测框的不参与损失计算
truth_thresh=1
random=1 # 多尺度训练：如果显存小，设置random=0，关闭多尺度训练。
# random设置成1，可以增加检测精度precision，每次迭代图片大小随机从原尺寸的/1.4到*1.4，步长为32，如果为0，每次训练大小与输入大小一致
# 当打开随机多尺度训练时，前面设置的网络输入尺寸width和height其实就不起作用了，尺寸会从原尺寸的0.77到1.46之间随机取值
# 每10轮随机改变一次，一般建议可以根据自己需要修改随机尺度训练的范围，这样可以增大batch，可以自行尝试！
classes= 2
train = data/train.txt
valid = data/test.txt
names = data/obj.names
backup = backup/
./darknet detector calc_anchors data/obj.data -num_of_clusters 9 -width 416 -height 416
./darknet detector train data/obj.data data/v4.cfg -gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 -dont_show -mjpeg_port 8092 -map
ssh -L 127.0.0.1:8093:127.0.0.1:8093 user@IP -p (端口号)
---mAP50
./darknet detector map cfg/v4/carp9cls.data cfg/v4/new_sppv2car.cfg cfg/new_sppv2car_best.weights
---mAP75
./darknet detector map cfg/v4/carp9cls.data cfg/v4/new_sppv2car.cfg cfg/new_sppv2car_best.weights -iou_thresh 0.75
./darknet detector test cfg/v4/carp9cls.data cfg/v4/new_sppv2car.cfg cfg/new_sppv2car_best.weights -ext_output -dont_show < data/test.txt > result.txt -gpus 0,1,2,3
./darknet detector demo cfg/v4/carp9cls.data cfg/v4/new_sppv2car.cfg cfg/new_sppv2car_best.weights test.avi -out_filename res.avi
使用Netron，将cfg文件加载后，即可看到网络的结构。
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文章浏览阅读491次。大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。在工作和面试中，很多小伙伴会遇到“对XX行业进行分析”的要求。一听“行业分析”四个字，好多人会觉得特别高大上，不知道该怎么做。今天给大家一个懒人攻略，小伙伴们可以快速上手哦。一、什么是行业？在做数据分析的时候，“行业”两个字，一般指的是：围绕一个商品，从生产到销售相关的全部企业。以化妆品为例，站在消费者角度，就是简简单单的从商店里买了一支唇膏回去。可站在行业角度，从生产到销售，有相当多的企业在参与工作（如下图）在行业中，每个企业常常扮._码工小熊
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文章浏览阅读938次。系列文章目录文章目录系列文章目录 前言 一、ansible是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结前言菜鸟一只，刚开始使用，仅作以后参考使用。边学习，边记录，介绍一下最基础的使用，可能会有理解不到位的地方，可以共同交流，废话不多说，走起。一、ansible 简介？ansible是自动化运维工具的一种，基于Python开发，可以实现批量系统配置，批量程序部署，批量运行命令，ansible是基于模块工作的，它本身没有批量部署的能力，真正.._pip安装ansible