parser.add_argument('--cfg', type=str, default=ROOT / 'models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path') 这是模型配置文件,一般放在models文件夹下。一般包含了yolov5s,5n,5m,5l,5x等模型,上述default内容表示,训练时采用yolov5s的模型进行训练 具体位置与文件内容如下图: ...
1.2'--cfg' 指定模型配置文件路径的;源码里面提供了这5个配置文件,配置文件里面指定了一些参数信息和backbone的结构信息。 1.3'--data' 数据集对应的参数文件;里面主要存放数据集的类别和路径信息。 yolo源码里面提供了9种数据集的配置文件 1.4'--hyp' 指定超参数文件的路径;超参数里面包含了大量的参数信息,同样提...
以上参数解释如下: epochs:指的就是训练过程中整个数据集将被迭代多少次,显卡不行你就调小点。 batch-size:一次看完多少张图片才进行权重更新,梯度下降的mini-batch,显卡不行你就调小点。 cfg:存储模型结构的配置文件 data:存储训练、测试数据的文件 img-size:输入图片...
8,weigths:指的是训练好的网络模型,用来初始化网络权重 9,cfg:网络结构 10,data:训练数据路径 11,hyp:训练网络的一些超参数设置 12,epochs:训练迭代次数 13,batch-size:每次给定神经网络的图片数目 14,imgsz:训练图片尺寸 15:rect:是否采用矩形训练 16:resume:指定你之前训练的网络模型,想继续训练这个模型 17:...
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。
二、 train.py 中相关参数 自己尝试修改过的参数 –weigths: 指的是训练好的网络模型,用来初始化网络权重。为空时从头开始训练 –cfg:网络结构配置文件。其中 nc 表示标签数据中有多少类别。 –data:数据路径。数据集存储路径结构参考 1.3 部分。 指向数据存储的根路径,例如训练集:root_path / images / train ...
(3) models/yolov5*.yaml-->新建一个文件夹,如yolov5s_SE.yaml,修改现有模型结构配置文件。(当引入新的层时,要修改后续的结构中的from参数) (4) train.py -->修改‘--cfg’默认参数,训练时指定模型结构配置文件 3.2 具体添加步骤 第①步:在common.py中添加SE模块 ...
可以用于指定一个训练好的模型路径,用这个模型初始化模型中一些参数(首先需要提前下载或运行程序时会自动下载) default 默认为空,意义是用程序的参数权重进行初始化,而不用已经训练好的模型进行初始化。 default 值可设置为: Yolov5s.pt Yolov5m.pt Yolov5l.pt Yolov5x.pt 2.2 --cfg 代码语言:javascript 代码...
使用--resume参数可以在之前训练的基础上继续训练,节省时间和计算资源。 四、实例操作 假设您已经准备好了数据集和训练环境,现在以yolov5s.yaml为例进行模型训练: python train.py --weights yolov5s.pt --cfg yolov5s.yaml --data data.yaml --hyp hyp.yaml --epochs 100 --batch-size 16 --imgsz 6...