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...
weights参数是YoloV5的预训练模型,和cfg对应,例:cfg配置的是yolov5s.yaml,weights就要配置yolov5s.ptdata是配置数据集的配置文件,我们选用的是voc.yaml,所以配置data/voc.yaml 修改上面三个参数就可以开始训练了,其他的参数根据自己的需求修改。修改后的参数配置如下: parser.add_argument('--weights', type=str,...
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best.pt和last.pt,一般使用best.pt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...
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...
yaml --weights "" --name yolov5x_bdd --cache train_loss: val_loss: 5 推断 可选参数: — weights: 训练权重的路径 — source:推理目标的路径,可以是图片,视频,网络摄像头等 — source:推理结果的输出路径 — img-size:推理图片的大小 — conf-thres:对象置信阈值,默认0.4 — iou-thres:NMS的IOU...
从预先训练的权重开始训练。建议用于中小型数据集（即VOC、VisDrone、GlobalWheat）。将模型的名称传递给--weights参数。模型自动从latest YOLOv5 releasse 下载 。python train.py --data custom.yaml --weights yolov5s yolov5m yolov5l yolov5x ...
opt参数解析: weights: 训练的权重路径,可以使用自己训练的权重,也可以使用官网提供的权重。默认官网的权重yolov5s.pt(yolov5n.pt/yolov5s.pt/yolov5m.pt/yolov5l.pt/yolov5x.pt/区别在于网络的宽度和深度以此增加) source: 测试数据,可以是图片/视频路径,也可以是'0'(电脑自带摄像头),也可以是rtsp等视频...
2.1 weights :权重 这里存放的就是我们训练好的权重: best.pt:保存的是训练过程中在验证集上表现最好的模型权重。在训练过程中,每个epoch结束后都会对验证集进行一次评估,并记录下表现最好的模型的权重。这个文件通常用于推理和部署阶段。 last.pt:保存的是最后一次训练迭代结束后的模型权重。这个文件通常用于继续训...