--cfg models/yolov5s.yaml:模型配置文件路径。 --weights yolov5s.pt:预训练权重文件。 --name smoke_fire_yolov5s:实验名称,用于保存训练结果。 5. 评估模型 训练完成后,您可以使用以下命令来评估模型在验证集上的性能: bash深色版本 python val.py --data smoke_fire_data.yaml --weights runs/train/...
names: ['target'] 6.3 安装YOLOv5 克隆YOLOv5仓库并安装依赖项: bash深色版本 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 6.4 训练模型 使用YOLOv5的训练脚本进行训练。 bash深色版本 python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data....
1. 创建数据集:点击创建数据集,填入基本信息,上传图片数据压缩包和标签文件; 2. 模型训练:选择任务类型、模型算法以及实验参数; 如果你觉得数据集数量较少,可以在开始训练前点击“增强算法”,增加数据集。平台支持变换、模糊变换、裁剪变换、几何变换等多种增强方法; 3. 任务训练结束后,可查看任务是否成功及训练成功...
1. 创建数据集:点击创建数据集,填入基本信息,上传图片数据压缩包和标签文件; 2. 模型训练:选择任务类型、模型算法以及实验参数; 如果你觉得数据集数量较少,可以在开始训练前点击“增强算法”,增加数据集。平台支持变换、模糊变换、裁剪变换、几何变换等多种增强方法; 3. 任务训练结束后,可查看任务是否成功及训练成功...
为了实现智慧工地资产盘点中的超大规模钢筋计数任务,我们可以使用YOLOv5模型来进行目标检测。以下是详细的步骤和代码示例,包括数据集定义、配置文件、训练脚本等。 目录结构 首先,确保你的项目目录结构如下: /rebar_counting_project /datasets /train /images
为了实现智慧工地资产盘点中的超大规模钢筋计数任务,我们可以使用YOLOv5模型来进行目标检测。以下是详细的步骤和代码示例,包括数据集定义、配置文件、训练脚本等。 目录结构 首先,确保你的项目目录结构如下: /rebar_counting_project /datasets /train /images