lr0: 0.01  # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)   
lrf: 0.1  # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
momentum: 0.937  # SGD momentum/Adam beta1
weight_decay: 0.0005  # optimizer weight decay 5e-4
warmup_epochs: 3.0  # warmup epochs (fractions ok)
warmup_momentum: 0.8  # warmup initial momentum
warmup_bias_lr: 0.1  # warmup initial bias lr
box: 0.05  # box loss gain
cls: 0.3  # cls loss gain
cls_pw: 1.0  # cls BCELoss positive_weight
obj: 0.7  # obj loss gain (scale with pixels)
obj_pw: 1.0  # obj BCELoss positive_weight
iou_t: 0.20  # IoU training threshold
anchor_t: 4.0  # anchor-multiple threshold
# anchors: 3  # anchors per output layer (0 to ignore)
fl_gamma: 0.0  # focal loss gamma (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h: 0.015  # image HSV-Hue augmentation (fraction)
hsv_s: 0.7  # image HSV-Saturation augmentation (fraction)
hsv_v: 0.4  # image HSV-Value augmentation (fraction)
degrees: 0.0  # image rotation (+/- deg)
translate: 0.2  # image translation (+/- fraction)
scale: 0.9  # image scale (+/- gain)
shear: 0.0  # image shear (+/- deg)
perspective: 0.0  # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001
flipud: 0.0  # image flip up-down (probability)
fliplr: 0.5  # image flip left-right (probability)
mosaic: 1.0  # image mosaic (probability)
mixup: 0.15  # image mixup (probability)
copy_paste: 0.0  # image copy paste (probability)
paste_in: 0.15  # image copy paste (probability), use 0 for faster training
loss_ota: 1 # use ComputeLossOTA, use 0 for faster training
lr0 시작 learning rate
lrf 종료시점의 learning rate
momentum gradient descent를 통해 global minimum을 찾기 위해 더해주는 값
weight_decay 가중치를 감쇠하여 과적합 방지
warmup_epochs 학습 속도를 선형적으로 증가시키는 epoch 수
warmup_momentum 모멘텀 파라미터를 점진적으로 증가시켜 전역최적점을 찾을 수 있도록 함
warmup_bias_lr 초반엔 작은 learning rate로 시작하여 초기 learning rate로 점진적으로 접근
box GT의 중앙점이 위치하는 좌표를 표시하여 object loss를 구하고, GT의 너비와 높이를 grid에 맞게 정규화한 것으로 box loss를 구함
cls 실제 클래스와의 손실함수
cls_pw 양성 샘플에 더 큰 가중치를 둔 클래스 손실함수
obj 실제 객체와의 손실함수
obj_pw 양성 샘플에 더 큰 가중치를 둔 객체 손실함수
iou_t IoU 임계값
anchor_t anchor박스의 multiple 임계값
fl_gamma 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 어렵거나 쉽게 오분류되는 케이스에 더 큰 가중치를 부여하고, 쉬운 케이스에는 낮은 가중치를 부여 (efficientDet default gamma=1.5)
hsv_h, hsv_s, hsv_v 색상(Hue), 채도(Saturation), 명도(Value) augmentation
degrees 이미지를 회전하는 augmentation, 사진마다 epoch마다 랜덤으로 주어 학습
translate 이미지를 이동하여 학습, 사진마다 epoch마다 위치를 랜덤으로 주어 학습
scale 이미지의 크기를 변환하여 학습, 크기를 랜덤으로 주어 학습
shear 전단 변환; 이미지를 기울여서 학습, 기울임을 랜덤으로 주어 학습
perspective 원근변환
flipud, fliplr 상하(up-down), 좌우(left-right) 변환 augmentation
mosaic 4장의 이미지를 한 장으로 만드는 augmentation
mixup 두 이미지를 사용하여 중첩시켜 ratio로 레이블을 조정하는 augmentation
copy_paste 이미지 segment를 다른 사진에 붙여서 학습
paste_in
loss_ota