4. 训练模型 使用YOLOv5的训练脚本来训练模型。假设您已经安装了所有必要的依赖项,并且数据集和配置文件都已准备好,可以运行以下命令来开始训练: bash深色版本 python train.py --img 640 --batch 16 --epochs100 --data smoke_fire_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name sm...
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...
编写训练脚本来训练YOLOv5模型。 importtorchimporttorch.optimasoptimfromtorchvision.models.detectionimportfasterrcnn_resnet50_fpn_v2fromdatasetsimportRebarDataset,data_transformsfromtorch.utils.dataimportDataLoaderimportyamlimporttimewithopen('config.yaml','r')asf:config=yaml.safe_load(f)defcollate_fn(batch):...