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:输入图片宽高,显卡不行你就调小点。 之后运行训练命令如下: python train.py --img640--batch32--epoch300--data data/mydata.yaml --cfg models/yolov5x.yaml --weights weights/yolov5x....
python train.py --cfg models/yolov5s_solo.yaml --data data/person.yaml --weights weights/yolov5s.pt --epoch 20 --batch-size 2 上述代码的参数解释: --cfg:模型配置文件;后面跟上其路径及文件名,此处为models/yolov5s_solo.yaml --data:数据配置文件;后面跟上其路径及文件名,此处为data/yolov...
python train.py--weights weights/yolov5x.pt--cfg models/yolov5x.yaml--data data/helmet.yaml--epoch50--batch-size32 如果出现下面界面,说明已经开始训练了: 3.4 训练参数解释 我们打开train.py文件,滑到主函数部分就可以看到需要传入的参数,下面一一介绍一下这些参数: weights:权重文件路径,如果是''则重...
在yolo.py文件里面配置改为我们刚才自定义的yolov5s_SE.yaml 然后运行yolo.py 找到SE模块,就说明我们添加成功啦! 第⑤步:修改train.py中 ‘--cfg’默认参数 我们先找到train.py文件的parse_opt函数,然后将第二行‘--cfg’的default改为'models/yolov5s_SE.yaml',然后就可以开始训练啦~ 完结~撒花✿✿ヽ...
修改一下yolov5s.pt对应的yaml文件,如下图所示,nc是分类的数量,这个数据集一共是要分10类,所以这里改为10。 训练模型的话,是修改train.py里的内容 主要是修改这几个地方。 -weights 是预训练权重,也就是刚刚第6步放的yolov5s.pt文件 -cfg 是yolov5s所对应的yaml文件,这个文件在models里有 ...
data:设置yaml文件的路径 cfg:指定我们的模型配置 weights:指定权重的自定义路径。(注意:你可以从Ultralytics Google Drive文件夹下载权重) name:结果名称 nosave:只保存最后的检查点 cache:缓存图像以加快训练速度 运行训练命令: 训练定制的YOLOv5探测器。它训...
ConfigParser() cfg_file = open("glovar.cfg", 'w') conf.add_section("default") # 在配置文件中增加一个段 # 第一个参数是段名,第二个参数是选项名,第三个参数是选项对应的值 conf.set("default", "process", str(dataset.img_count)) conf.set("default", "total", str(dataset.nf)) conf....
1.2 cfg参数 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 ...
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。
2. --cfg 描述:指定模型配置文件路径,该文件中包含了模型的结构信息。 建议:根据您的具体需求选择合适的配置文件,例如yolov5s.yaml、yolov5m.yaml等。 3. --data 描述:指定数据集对应的参数文件路径,其中包含了数据集的类别和路径信息。 建议:确保参数文件中的路径与实际数据集路径一致。 4. --hyp 描述:指定...