YOLOv5内置--hyp超参配置文件对比
YOLOv5内置--hyp超参配置文件对比YOLOv5...lr00.01#初始学习率(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf0.01#最终的OneCycleLR学习率(lr0*lrf)momentum0.937#SGD动量/Adambeta1weight_decay0.0005#优化器权重衰减5e-4warmup_epochs。...
发布时间：2022-12-11
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【Practice Daily】LRF算法题解
460.LFU缓存 struct Node { int cnt, time, key, value; Node(int _cnt, int _time, int _key, int _value):cnt(_cnt), time(_time), key(_key), value(_value){} bool operator < (const Node&...
发布时间：2022-12-11
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YOLOv5 神经网络训练（本地训练）
在训练文件train.py中 找到main的部分 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='initial weights path') ...
发布时间：2022-12-11
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缓存淘汰算法--LRU算法
LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。详细算法实现如下：
发布时间：2022-12-11
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YOLO系列 --- YOLOV7算法（三）：YOLO V7算法train.py代码解析
YOLO系列 --- YOLOV7算法（三）：YOLO V7算法train.py代码解析
发布时间：2022-12-11