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# YOLOv8 训练参数说明
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## 基础参数
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- `data`: 数据集配置文件路径 (datasets/TomatoData/data.yaml)
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- `epochs`: 训练轮数 (250)
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- `batch`: 每批处理图像数量 (4)
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- `imgsz`: 输入图像尺寸 (640x640)
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## 优化器参数
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- `optimizer`: 自动选择优化器 (AdamW)
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- `lr0`: 初始学习率 (0.001667)
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- `momentum`: 动量参数 (0.9)
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- `weight_decay`: 权重衰减 (0.0005)
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## 数据增强
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- `hsv_h`: 色调增强 (0.015)
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- `hsv_s`: 饱和度增强 (0.7)
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- `hsv_v`: 亮度增强 (0.4)
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- `fliplr`: 水平翻转概率 (0.5)
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## 模型配置
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- `model`: 预训练模型 (yolov8n.pt)
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- `nc`: 类别数量 (2)
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- `names`: 类别名称 ['Riped', 'UnRiped']
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## 训练监控
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- `plots`: 生成训练图表 (True)
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- `save_dir`: 保存目录 (runs/detect/train2)
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- `save_period`: 保存间隔 (-1表示不保存中间模型)
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## 训练输出说明
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- `box_loss`: 边界框回归损失 (当前值: 0.9678)
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- `cls_loss`: 分类损失 (当前值: 2.327)
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- `dfl_loss`: 分布焦点损失 (当前值: 1.231)
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- `mAP50`: IoU阈值为0.5时的平均精度 (0.275)
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- `mAP50-95`: IoU阈值从0.5到0.95的平均精度 (0.21)
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## 常见错误说明
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1. **数据集路径错误**:
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- 错误信息: "Dataset 'datasets/TomatoData/data.yaml' images not found"
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- 原因: 数据集中图片路径配置不正确
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- 解决方案: 检查data.yaml文件中的路径配置
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2. **训练初期指标**:
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- Epoch 1/250 已完成
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- 当前训练速度: 0.4it/s
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- 预计剩余时间: 约2小时3分钟 |