weights文件夹:最终的仙丹 这里面是模型权重文件,也就是最终炼丹炉里训练出来的仙丹。里面有俩文件best.pt和last.pt。 best.pt是整个训练过程中,性能最好的模型权重文件。最终我们要的就是这个文件。我们可以拿它进行实际业务的AI预测或继续微调。 last.pt是最后一次训练的模型权重文件。一般来说,训练越久效果也越好。
parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path') 提供预训练参数,如果有 就放出地址 如果没有预训练权重 此时default直接空白即可 parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='initial weights path') 1.2 cfg参数 parser.add...
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,即指定要训练的总周期数。 batch-si...
一、 weights文件: 训练后会得到一个权重文件(weights),weights文件是YOLOv7模型的核心,它保存了模型的训练结果,也就是训练好的模型,是进行目标检测的必要文件。该文件内包括和last.pt,一般使用去进行推理。这个文件包含了训练好的神经网络的参数,这些参数描述了神经网络的结构和权重,可以用于对新的图像进行目标检测。
3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights 由于我是深度学习方面的新手,所以暂时没有制作自己的数据集,直接用的VOC的数据集。在此程序中,需要用到训练好的三个文件,分别是voc.names,yolo3-tiny_person.cfg,yolov3-tiny_person800.weights。如下图所示,三个文件在yolo_voc文件夹下, ...
今天我们继续昨天的YOLOv5参数解析,这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。 1.1'--weights' 1.2'--cfg' 1.3'--data' 1.4'--hyp' 1.5'--epochs' 1.6'--batch-size' 1.7'--imgsz', '--img', '--img-size' 1.8'--rect' 1.9'--resume' ...
4.2 参数详解 打开直接看217行 4.2.1 “weights” 这个就是指定网络权重的路径,默认是,官方提供了很多的版本,我们要更换的时候直接按照Model的名字更换就可以了;例如,他会自动的下载对应的权重,不需要我们去Github手动下载.(如果下载太慢或者失败只能去官网下载了,下载好了直接放到根目录下就可以) ...
model=Yolov4(weight_path='yolov4.weights',class_name_path='class_names/coco_classes.txt') 请注意,您需要提前手动下载模型权重。YOLO 自带的模型权重文件来自 COCO 数据集,可在 GitHub的AlexeyAB 官方暗网项目页面获得。您可以通过此链接直接下载权重。
我们可对其 main 函数的红框部分进行调整参数。 2 参数详解 2.1 --weights 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov5s.pt',help='model.pt path(s)') 用于设置权重,默认字符串型,default 用于指定网络模型,若没有即刻下载...