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: ...
而任意部分中输出了三块,其中每一块代表了一种特征图上的detection结果,利用我打印出来的l.batch 16, l.h 11, l.w 20, l.n 3语句能更好的区分每一小块代表的是哪种尺度的detection。 08 cfg参数介绍 简单介绍下cfg文件中的一些参数: 实际batchsize为16 相关增强操作 优化策略 利用step策略,分为三个阶段...
cfg:模型配置文件,比如models/yolov5s.yaml。 data:数据集对应的yaml参数文件;里面主要存放数据集的类别和路径信息,例如: yaml: names: - crazing - inclusion - pitted_surface - scratches - patches - rolled-in_scale nc: 6 path: /kaggle/working/ train: /kaggle/working/train.txt val: /kaggle/worki...
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...
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
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...
"YOLOv5"的训练参数可以通过命令行参数或配置文件来设置。以下是一些常见的yolov5train训练参数示例: --data:指定训练数据集的配置文件路径,该文件描述了数据集的位置、类别等信息。 --cfg:指定模型的配置文件路径,该文件定义了网络架构和超参数。 --weights:可选参数,用于加载预训练模型权重。
(2)修改./models文件夹中的yaml文件(train.py中的cfg参数对应的文件) 这里用到的是yolov5s,所以改yolov5s.yaml,只需要改nc参数即可(这里改为1) 3.训练 可以直接在train.py中修改参数,包括: --weights 初始模型.pth(预训练模型)的位置,这里用的是yolov5s,官网获取 ...
python train.py --weights weights/yolov5s.pt --cfg models/yolov5s_pocker.yaml --data data/coco128_pocker.yaml --epochs 1 --batch-size 2 --multi-scale --device 0 --workers 0 开始检测 训练完成后，我们可以把本轮的 best.pt 放到根目录的 weights 下，以下是不同检测方式的命令，可以分别...