4.4.1 初始化训练需要的模型参数 4.4.2 训练热身部分 4.4.3 开始训练 4.4.4 训练完成保存模型 4.5 打印信息并释放显存 五、执行run()函数 六、train.py代码全部注释 前言 本篇文章主要是对YOLOv5项目的训练部分train.py。通常这个文件主要是用来读取用户自己的数据集,加载模型并训练。 目录 前言 目录 一、导包...
parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class') # yolov5官方的预训练权重是基于FP16的,训练的时候使用的是FP32,此处储存空间就增加了一倍; # 同时官方预训练权重是不包含optimizer参数的,而我们训练的时候是把optimizer参数保存了的,这个可以打印...
yolov5中train.py采用python内置的命令行选项、参数和子命令解析器模块argparse,对用户自定义的命令行选项,参数和子命令进行解析,然后将解析出来的选项,参数和子命令传给代码中需要用到的地方。 注:关于argparse模块的基本使用,可以另一篇博客: 链接:python基础之命令行参数解析模块:argparse.ArgumentParser(add_argument)...
train.py(训练) weights: 模型权重路径,即指定要加载的初始权重文件的路径。cfg: 模型配置文件的路径,即指定要加载的模型配置文件的路径。data: 数据集配置文件的路径,即指定要加载的数据集配置文件的路径。hyp: 超参数配置文件的路径,即指定要加载的超参数配置文件的路径。epochs: 总训练周期数,即指定要训练的总...
runs\detect\train下面有P_curve.png，这是每项精度的曲线。我这里面是检测从0到14，共15项物体。这...
我们先来看看.train()训练模型时的参数。epochs表示训练多少轮,一般 10 轮即可,100轮需要非常久的!imgsz表示图片大小,当数据集的图片大小太大时,可以适当降低像素,官方的数据集图片大小是 640*480 ,已经提前处理好大小了。 coco128.yaml是官方提供的数据集合,有 128 张图片,在程序首次运行时,会自动从官方仓库中...
2.1 train.py 修改配置文件参数。 官方代码中这块默认yaml文件是coco128.yaml: 在这里插入图片描述 同理,这里直接将上节中的yaml文件rett100k.yaml替换掉coco128.yaml即可。 在这里插入图片描述 这里是在代码中修改,还有一种方式是在训练的时候输入yaml文件地址,可参见readme文档。
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(3)——训练部分train.py YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(4)——验证部分val(test).py YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(6)——网络结构(1)yolo.py YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py 🚀一、什么是YAML ...
python detect.py --weights ./runs/train/exp/weights/best.pt --img 416 --conf 0.4 --source ./Aquarium/test/images 【注意: 参数说明,img 416 : 输入图片尺寸是416 x 416,conf 0.4 :阈值是0.4,source 指定了测试集的图片路径】 如果输出这么一堆信息,说明模型正在test上进行检测、并输出检测结果。