ymir-yolov4 镜像说明文档#

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参考仓库 AlexeyAB/darknet - det-yolov4-tmi

youdaoyzbx/ymir-executor:ymir2.0.0-yolov4-cu112-tmi

参考文档 yolov4 model zoo

model	size	mAP@0.5:0.95	mAP@0.5
yolov4	608	43.5	65.7
yolov4-Leaky	608	42.9	65.3
yolov4-Mish	608	43.8	65.6

超参数	默认值	类型	说明	建议
hyper-parameter	default value	type	note	advice
shm_size	128G	字符串	受ymir后台处理，docker image 可用共享内存	建议大小：镜像占用GPU数 * 32G
export_format	ark:raw	字符串	受ymir后台处理，ymir数据集导出格式	-
image_height	608	整数	输入网络的图像高度	采用 32的整数倍，如416, 512, 608
image_width	608	整数	输入网络的图像宽度	采用 32的整数倍，如416, 512, 608
learning_rate	0.0013	浮点数	学习率	采用默认值即可
max_batches	20000	整数	训练次数	如要减少训练时间，可减少max_batches
warmup_iterations	1000	整数	预热训练次数	采用默认值即可
batch	64	整数	累计梯度的批处理大小，即batch size	采用默认值即可
subdivisions	64	整数	累计梯度的次数	需要是batch参数的因数，如32。其中64表示一次加载一张图片，累计梯度64次；32表示一次加载两张图片，共累计32次。实际的batch size均为64。

说明 1. 过于复杂的参数anchors不做说明，保持默认即可

超参数	默认值	类型	说明	建议
hyper-parameter	default value	type	note	advice
shm_size	128G	字符串	受ymir后台处理，docker image 可用共享内存	建议大小：镜像占用GPU数 * 32G
image_height	608	整数	输入网络的图像高度	采用 32的整数倍，如416, 512, 608
image_width	608	整数	输入网络的图像宽度	采用 32的整数倍，如416, 512, 608
confidence_thresh	0.1	浮点数	置信度阈值	-
nms_thresh	0.45	浮点数	nms时的iou阈值	-
max_boxes	50	整数	每张图像最多检测的目标数量	-

超参数	默认值	类型	说明	建议
hyper-parameter	default value	type	note	advice
shm_size	128G	字符串	受ymir后台处理，docker image 可用共享内存	建议大小：镜像占用GPU数 * 32G
data_workers	28	整数	读取数据时使用的进程数量	-
strategy	aldd_yolo	字符串	挖掘算法	-
image_height	608	整数	输入网络的图像高度	采用 32的整数倍，如416, 512, 608
image_width	608	整数	输入网络的图像宽度	采用 32的整数倍，如416, 512, 608
batch_size	4	整数	批处理大小	-
confidence_thresh	0.1	浮点数	置信度阈值	-
nms_thresh	0.45	浮点数	nms时的iou阈值	-
max_boxes	50	整数	每张图像最多检测的目标数量	-