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7.3 KiB
YAML
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task: detect # (str) YOLO任务，即detect（检测），segment（分割），classify（分类），pose（姿态）
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mode: train # (str) YOLO模式，即train（训练），val（验证），predict（预测），export（导出），track（跟踪），benchmark（基准测试）
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# 训练设置 -------------------------------------------------------------------------------------------------------
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model: # (str, optional) 模型文件路径，例如yolov8n.pt，yolov8n.yaml
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data: # (str, optional) 数据文件路径，例如coco128.yaml
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epochs: 100 # (int) 训练的轮数
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patience: 50 # (int) 早停机制，等待观察不到改善的轮数以提前停止训练
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batch: 8 # (int) 每批处理的图像数（-1表示自动批处理）
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imgsz: 640 # (int | list) 输入图像的大小，对于训练和验证模式为int，对于预测和导出模式为list[w,h]
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save: True # (bool) 保存训练检查点和预测结果
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save_period: -1 # (int) 每x轮保存一次检查点（如果<1则禁用）
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cache: False # (bool) True/ram，disk或False。使用缓存进行数据加载
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device: # (int | str | list, optional) 运行设备，例如cuda device=0或device=0,1,2,3或device=cpu
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workers: 8 # (int) 数据加载的工作线程数（每个RANK如果DDP）
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project: # (str, optional) 项目名称
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name: # (str, optional) 实验名称，结果保存在'project/name'目录中
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exist_ok: False # (bool) 是否覆盖现有实验
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pretrained: True # (bool | str) 是否使用预训练模型（bool）或要加载权重的模型（str）
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optimizer: auto # (str) 要使用的优化器，choices=[SGD, Adam, Adamax, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp, auto]
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verbose: True # (bool) 是否打印详细输出
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seed: 0 # (int) 用于可重现性的随机种子
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deterministic: True # (bool) 是否启用确定性模式
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single_cls: False # (bool) 将多类数据训练为单类
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rect: False # (bool) 如果mode='train'则进行矩形训练，如果mode='val'则进行矩形验证
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cos_lr: False # (bool) 使用余弦学习率调度程序
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close_mosaic: 10 # (int) 在最后几轮禁用马赛克增强（0表示禁用）
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resume: False # (bool) 从上次检查点恢复训练
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amp: True # (bool) 自动混合精度（AMP）训练，choices=[True, False]，True运行AMP检查
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fraction: 1.0 # (float) 要训练的数据集分数（默认为1.0，训练集中的所有图像）
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profile: False # (bool) 在训练期间为记录器启用ONNX和TensorRT速度
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freeze: None # (int | list, optional) 冻结前n层，或在训练期间冻结层索引的列表
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# 分割
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overlap_mask: True # (bool) 训练期间掩码应重叠（仅适用于分割训练）
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mask_ratio: 4 # (int) 掩码下采样比率（仅适用于分割训练）
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# 分类
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dropout: 0.0 # (float) 使用dropout正则化（仅适用于分类训练）
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# 验证/测试设置 ----------------------------------------------------------------------------------------------------
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val: True # (bool) 在训练期间进行验证/测试
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split: val # (str) 用于验证的数据集拆分，例如'val'，'test'或'train'
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save_json: False # (bool) 将结果保存到JSON文件
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save_hybrid: False # (bool) 保存标签的混合版本（标签+额外预测）
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conf: # (float, optional) 用于检测的对象置信度阈值（默认为0.25预测，0.001验证）
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iou: 0.7 # (float) 非最大抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值
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max_det: 300 # (int) 每张图像的最大检测数
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half: False # (bool) 使用半精度（FP16）
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dnn: False # (bool) 使用OpenCV DNN进行ONNX推断
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plots: True # (bool) 在训练/验证期间保存绘图和图像
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# 预测设置 -----------------------------------------------------------------------------------------------------
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source: # (str, optional) 图像或视频的源目录
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vid_stride: 1 # (int) 视频帧速率跨度
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stream_buffer: False # (bool) 缓冲所有流式帧（True）或返回最近的帧（False）
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visualize: False # (bool) 可视化模型特征
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augment: False # (bool) 对预测源应用图像增强
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agnostic_nms: False # (bool) 类别不可知的NMS
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classes: # (int | list[int], optional) 按类别过滤结果，例如classes=0，或classes=[0,2,3]
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retina_masks: False # (bool) 使用高分辨率分割掩码
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# 可视化设置 ---------------------------------------------------------------------------------------------------
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show: True # (bool) 如果环境允许，显示预测的图像和视频
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save_frames: False # (bool) 保存预测的单个视频帧
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save_txt: False # (bool) 将结果保存为.txt文件
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save_conf: False # (bool) 保存带有置信度得分的结果
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save_crop: False # (bool) 保存带有结果的裁剪图像
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show_labels: True # (bool) 显示预测标签，例如'person'
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show_conf: True # (bool) 显示预测置信度，例如'0.99'
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show_boxes: True # (bool) 显示预测框
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line_width: # (int, optional) 边界框的线宽。如果为None，则缩放到图像大小
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# 导出设置 ------------------------------------------------------------------------------------------------------
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format: torchscript # (str) 导出格式，选项请参见https://docs.ultralytics.com/modes/export/#export-formats
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keras: False # (bool) 使用Keras
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optimize: False # (bool) TorchScript: 优化为移动设备
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int8: False # (bool) CoreML/TF INT8 量化
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dynamic: False # (bool) ONNX/TF/TensorRT: 动态轴
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simplify: False # (bool) ONNX: 简化模型
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opset: # (int, optional) ONNX: opset 版本
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workspace: 4 # (int) TensorRT: 工作空间大小（GB）
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nms: False # (bool) CoreML: 添加NMS
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# 超参数 ------------------------------------------------------------------------------------------------------
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lr0: 0.01 # (float) 初始学习率（例如SGD=1E-2，Adam=1E-3）
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lrf: 0.01 # (float) 最终学习率（lr0 * lrf）
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momentum: 0.937 # (float) SGD动量/Adam beta1
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weight_decay: 0.0005 # (float) 优化器权重衰减5e-4
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warmup_epochs: 3.0 # (float) 预热轮数（可以是小数）
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warmup_momentum: 0.8 # (float) 预热初始动量
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warmup_bias_lr: 0.1 # (float) 预热初始偏置学习率
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box: 7.5 # (float) 目标框损失增益
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cls: 0.5 # (float) 类别损失增益（与像素成比例）
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dfl: 1.5 # (float) dfl损失增益
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pose: 12.0 # (float) 姿态损失增益
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kobj: 1.0 # (float) 关键点obj损失增益
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label_smoothing: 0.0 # (float) 标签平滑（分数）
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nbs: 64 # (int) 名义批次大小
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hsv_h: 0.015 # (float) 图像HSV-Hue增强（分数）
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hsv_s: 0.7 # (float) 图像HSV-Saturation增强（分数）
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hsv_v: 0.4 # (float) 图像HSV-Value增强（分数）
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degrees: 0.0 # (float) 图像旋转（+/- deg）
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translate: 0.1 # (float) 图像平移（+/- 分数）
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scale: 0.5 # (float) 图像缩放（+/- gain）
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shear: 0.0 # (float) 图像剪切（+/- deg）
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perspective: 0.0 # (float) 图像透视（+/- 分数），范围0-0.001
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flipud: 0.0 # (float) 图像上下翻转（概率）
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fliplr: 0.5 # (float) 图像左右翻转（概率）
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mosaic: 1.0 # (float) 图像马赛克（概率）
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mixup: 0.0 # (float) 图像混合（概率）
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copy_paste: 0.0 # (float) 分割复制-粘贴（概率）
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# 自定义config.yaml ---------------------------------------------------------------------------------------------------
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cfg: # (str, optional) 用于覆盖defaults.yaml的配置
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# 追踪器设置 ------------------------------------------------------------------------------------------------------
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tracker: botsort.yaml # (str) 追踪器类型，选项=[botsort.yaml, bytetrack.yaml]
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