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如何在训练过程中提高YOLO 模型的性能？

要提高YOLO 模型的性能，需要调整超参数，如批量大小、学习率、动量和权重衰减。调整增强设置、选择合适的优化器以及采用提前停止或混合精度等技术也会有所帮助。有关训练设置的详细指导

YOLO 模型准确性需要考虑哪些关键超参数？

影响YOLO 模型准确性的关键超参数包括

• 批量大小 (batch):较大的批量可以稳定训练，但可能需要更多内存。
• 学习率 (lr0):控制权重更新的步长；较小的比率可进行微调，但收敛速度较慢。
• 动力 (momentum):帮助梯度矢量向正确方向加速，抑制振荡。
• 图像大小 (imgsz):更大的图像尺寸可以提高精确度，但会增加计算负荷