from ultralytics.yolo.v5 import train# 设置随机种子以保证可重复性torch.manual_seed(42)# 定义数据集路径dataset_dir='path/to/dataset'# 创建YOLOv5的数据集配置文件data_config={'train': os.path.join(dataset_dir,'train/images'),'val': os.path.join(dataset_dir,'val/images'),'test': os.pa...
import torch from pathlib import Path from yolov5 import train def main(): # 设置一些基本参数 img_size = 640 # 图像大小 batch_size = 16 # 批次大小 epochs = 100 # 训练轮数 data_yaml = 'pcb_detection_dataset/data.yaml' # 数据集配置文件路径 model_name = 'yolov5s' # 模型类型:yolov...
概览项目大厅应用中心模型库数据集创意广场活动中心特色专区文心一言 公共数据集> PCB_DATASETPCB_DATASET 1 PCB瑕疵检测 V Victor杨小毛 2枚 CC0 目标检测计算机视觉 0 16 2024-06-19 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 PCB_DATASET.zip PCB_DATASET.zip (906.91M) 下载...
3、训练集划分代码 主要是将数据集分类成训练数据集和测试数据集,默认train,val,test按照比例进行随机分类,运行后dataSet文件夹中会出现四个文件 主要是生成的训练数据集和测试数据集的图片名称,如下图。同时data目录下也会出现这四个文件,内容是训练数据集和测试数据集的图片...
dataset = [] counter = 0 for idx, example in enumerate(data): image_path, annotations_path = example.split() image_path = os.path.join('PCBData', 'PCBData', image_path.replace('.jpg', '_test.jpg')) annotations_path = os.path.join('PCBData', 'PCBData', annotations_path) ...
图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将跌倒检测的图片分为训练集与验证集放入PCB_DATASET目录下。 同时我们需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下: ...
dataset = [] counter =0 foridx, exampleinenumerate(data): image_path, annotations_path = example.split() image_path = os.path.join('PCBData','PCBData', image_path.replace('.jpg','_test.jpg')) annotations_path = os.path.join('PCBData','PCBData', annotations_path) ...
YOLOv8自定义数据集训练到模型部署推理 制作好数据集,配置好数据集描述文件, 然后直接使用下面的命令行开始训练: 代码语言:javascript 复制 yolo train model=yolov8s.pt data=pcb_dataset.yaml epochs=15imgsz=640batch=1 训练完成之后如下: 测试评估的结果如下:...
在YOLOv5的models、data和hyps文件夹中,根据需要调整模型结构、数据路径和超参数。 3.2 开始训练 使用命令行运行训练脚本: python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data/your_dataset.yaml --weights yolov5s.pt 这里yolov5s.pt是预训练权重,--img设置输入图像大小,--batch设置批处理大...
首先将印刷电路板(PCB)瑕疵数据集与PaddleDetection代码解压到~/work/目录中: In [1] # 解压数据集 !tar -xf data/data52914/PCB_DATASET.tar -C ~/work/ # 解压PaddleDetection源码 !tar -xf data/data52899/PaddleDetection.tar -C ~/work/ 环境安装 进行训练前需要安装PaddleDetection所需的依赖包,执行...