multi-scale: 变化图像大小,即指定是否在训练期间随机变化图像大小。 single-cls: 将多类数据训练为单类,即指定是否将多类数据训练为单类。optimizer: 优化器类型,即指定使用的优化器类型,如SGD、Adam或AdamW。 sync-bn: 使用SyncBatchNorm,即指定是否在DDP模式下使用SyncBatchNorm。workers: 最大数据加载器工作线程...
single-cls:单类别的训练集 adam:使用adam优化器 name:重命名results.txt to results_name.txt 超参数配置文件./data/hyp.scratch.yaml参数解释: lr0:学习率,可以理解为模型的学习速度 lrf:OneCycleLR学习率变化策略的最终学习率系数 momentum:动量,梯度下降法中一种常用的加速技术,加快收敛 weight_decay:权值衰减...
single_cls: 数据集是否只用一个类别,运行val.py传入默认False 运行train.py则传入single_cls augment: 是否使用数据增强的方式进行检测,默认为False verbose: 是否打印出每个类别的mAP,运行val.py传入默认Fasle。运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch save_txt: 是否将检测结果保存为文本文件,默认为False sa...
if single_cls:# 单类训练 for x in self.labels:# self.labels(样本数,5(cls,xywh)) x[:,0]=0# 让cls 变成0
single-cls: 将数据集视为单类别数据集,用于只检测单一类别的目标。 augment: 使用数据增强进行推理,以提高模型的性能。 verbose: 显示每个类别的平均精度均值(mAP)。 save-txt: 保存检测结果为文本文件。 save-hybrid: 保存带有标签和预测结果的文本文件。
20,–single-cls AI检测代码解析 parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class' 1. 解析:单类别训练,默认关闭 命令行用法:python train.py --single-cls 21,–optimizer AI检测代码解析 ...
single_cls, dataloader=testloader, save_dir=save_dir, save_json=True, plots=False, is_coco=is_coco) # Strip optimizers final = best if best.exists() else last # final model for f in last, best: if f.exists(): strip_optimizer(f) # strip optimizers if opt.bucket: os.system(f'...
single-cls:训练数据集是单类别还是多类别 adam:是否采用adam sync-bn:生效后进行多 GPU 进行分布式训练 local_rank:DistributedDataParallel 单机多卡训练,一般不改动 workers: 多线程训练 project:训练结果保存路径 name: 训练结果保存文件名 exist-ok: 覆盖掉上一次的结果,不新建训练结果文件 ...
20,–single-cls parser.add_argument('--single-cls', action='store_true',help='train multi-class data as single-class' 1 解析:单类别训练,默认关闭 命令行用法:python train.py --single-cls 21,–optimizer parser.add_argument('--optimizer',type=str, choices=['SGD','Adam','AdamW'], defau...
25:single-cls:训练数据集是单类别还是多类别 26:adam:是否采用adam 27:sync-bn:分布式训练 28:workers:多线程训练 29:projcet:训练结果保存路径 30:name:训练结果保存文件名 31:exist-ok:覆盖掉上一次结果,不新建训练结果文件 32:quad:在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据 ...