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...
我们超参数设置下的一个配置，就是下图中的fliplr：这项设置的作用是：图像左右翻转的概率。它默认是1.0，也就是说100%会进行左右翻转。训练的过程中，处理流程会有记录，我们在runs/detect/train目录下，可看到具体效果：放大图片，发现了没有？我们正常的图片被镜面翻转了。也就是图片发生了flip left-right。为...
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)...
解决方案:在train.py文件里加入以下代码: import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='TRUE' 1.train.py参数解析 首先还是打开根目录下的train.py,直接看parse_opt() 1.1'--weights' 指定预训练权重路径;如果这里设置为空的话,就是自己从头开始进行训练;下图是官方提供的预训练权重 ...
以下是yolov5,对detect.py、train.py、val.py,输入参数的解释 detect.py(推理) weights: 模型权重路径,即指定使用的模型权重文件的路径。source: 输入图像或视频的路径,即指定输入文件/目录/URL/屏幕/0(webcam)的路径。data: 数据集配置文件的路径,即指定数据集配置文件的路径。imgsz: 推理大小(高度,宽度),即...
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...
下面看train()函数: def train():for epoch in range(epochs):ts = time.time()for iter, batch in enumerate(train_loader):optimizer.zero_grad()# 取图片inputs = input_process(batch)# 取标注labels = target_process(batch) ...
python train --img 640 --batch 1 --epochs 5 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt 1. 第2步 训练前准备 (1)主函数:main() (2)检查条件是否满足 打印输入命令函数参数:print_args(FILE.stem, opt) 检查本地文件与github服务器文件的status ...