yolo层参数 random

忘是亡心i 2022-11-29 12:26 105阅读 0赞

[yolo]
    mask = 0,1,2
    anchors =  8,5, 15,10, 26,13, 20,19, 32,22, 48,16, 56,27, 81,60, 155,119
    classes=1
    num=9
    jitter=.3
    ignore_thresh = .7
    random=1

yolo层参数 random 作用：

random = 0 ：训练过程中保持输入图像尺寸不变。

random = 1 ：训练每迭代10次，随机调整输入图像的尺寸。调整规则如下：

rand\_coef = 1.4

Random\_val = 1.4  or  1/1.4

调整之后输入尺寸： new\_input\_size = round( Random\_val \* input\_size/32 +1) \*32

其中，input\_size为cfg中设置的输入尺寸。图像尺寸大小保持32的倍数。

例： input\_size = 320

new\_input\_size = \{256, 288, 320, 352, 384, 416, 448, 480\}

darknet源码如下，可根据需求调整 输入尺寸变化的 规则。

while (get_current_iteration(net) < net.max_batches) {
        if (l.random && count++ % 10 == 0) {
            float rand_coef = 1.4;    
            if (l.random != 1.0) rand_coef = l.random;
            printf("Resizing, random_coef = %.2f \n", rand_coef);
            float random_val = rand_scale(rand_coef);    // *x or /x   缩放系数
            int dim_w = roundl(random_val*init_w / net.resize_step + 1) * net.resize_step;
            int dim_h = roundl(random_val*init_h / net.resize_step + 1) * net.resize_step;
            if (random_val < 1 && (dim_w > init_w || dim_h > init_h)) dim_w = init_w, dim_h = init_h;
    
            int max_dim_w = roundl(rand_coef*init_w / net.resize_step + 1) * net.resize_step;
            int max_dim_h = roundl(rand_coef*init_h / net.resize_step + 1) * net.resize_step;
            ...
        ...
    }

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