Значение каждого параметра в логе вывода лога обучения даркнету YOLO V3

Как показано выше, журнал разделен на три части.

1. Первая часть

Первая строка :Загрузите начальные веса.
вторая линия :

1. Скорость обучения: текущая скорость обучения после запятой больше 4 цифр, выраженная в экспоненциальном представлении.
2. Импульс: Текущий параметр импульса.
3. Decay: Регулятор распада текущего веса.

Третий ряд:Изменение размера, нормализует входное изображение.
Четвертая строка:Размер картинки при random=1 в конфигурационном файле cfg (включено случайное мультимасштабное обучение), в это время ширина картинки=высоте, а значение рандомно между 320 и 608, и оно меняется случайным образом каждые 10 раундов.

2. Вторая часть

1. Об общем количестве выходов

Пакет всех обучающих изображений, размер пакета определяется параметром subdivisions, установленным в файле .cfg.
Например, пакет = 12 и подразделение = 4 в файле .cfg, на выходе будет 4 группы, и каждая группа будет вводить в сеть 3 картинки.
Как видите, скриншот ниже
Region 82
Region 94
Region 106
Трое в группе, всего 4 группы.

Среди них Регион 82, Регион 94, Регион 106 представляют собой параметры разных размеров, предсказанные в трех разных масштабах (82, 94, 106). (Конкретные детали еще не разобраны, и я добавлю, когда разберусь)

2. Описание каждого параметра

параметр	инструкция
Loaded	Время, необходимое для загрузки этого пакета.
Avg IOU	В текущем подразделении средняя IOU выборки, которая, как ожидается, будет близка к 1.
Class	Отметьте правильную скорость классификации объектов, ожидайте, что значение будет близко к 1.
Obj	Ожидайте, что это значение приблизится к 1.
No Obj	Ожидайте, что значение будет становиться все меньше и меньше, но не равно нулю.
.5R	= отзыв / подсчет, отношение положительных образцов, обнаруженных текущей моделью во всех образцах подразделения, к фактическим положительным образцам. Ожидайте, что значение приблизится к 1.
.75R	-
count	Количество положительных меток, включенных во все текущие изображения подразделения. (Говорят, что он содержит количество положительных образцов изображений, но иногда оно больше, чем количество изображений, поэтому считается количеством меток. Если есть ошибка, оставьте сообщение)

3. Третья часть

Пакетный вывод: описание результатов обучения для этого пакета.

параметр	инструкция
22201	Количество итераций для текущего обучения.
0.907749	Общая стоимость потерь.
0.907749 avg	Среднее значение потерь, чем меньше, тем лучше, вообще говоря, обучение можно прекращать, если оно ниже 0,060730 avg. (Этот номер из Интернета, если вы знаете причину, пожалуйста, оставьте сообщение)
0.000001 rate	Текущая скорость обучения.
5.067780 seconds	Общее время, затраченное на обучение текущей партии.
1776080 images	Общее количество изображений, задействованных в обучении. (Не общее количество картинок, некоторые картинки участвовали в нескольких тренингах.)