yolo项目总结

学习率调整，我一般遵循先大后小，多次实验

初始训练收敛慢，但在收敛，学习率增大

初始训练，map跳动，降低学习率

训练一段时间后，不再收敛，先减小学习率继续训练，看效果，一般会很慢收敛的，不行再小幅度增大学习率（防止陷入局部最优）

bs 一般为32 16 64 ，多试

学习率的初始为0.0015 上下

iou 阈值：可0.5-0.7适当调整

不建议修改网络结构，比如（添加注意力，采用，增加，修改，删除其他block）,时间算力充裕的例外

网络裁剪适用与需要模型size小的项目，减通道可大幅减小模型大小，但推理速度变化不大，减层对模型推理加速明显，如果模型较为复杂（检测的种类多），建议采用trt,量化等其他优化方案