这个就是预测结果保存的文件夹名字 4.2.22 “exist-ok” 这个参数的意思就是每次预测模型的结果是否保存在原来的文件夹,如果指定了这个参数的话,那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹里;如果不指定就是每次预测结果保存一个新的文件夹下。 4.2.23 “line-thickness” 这个参数就是调节预测框线条粗细的...
1.26"–exist-ok" 在这里插入图片描述 每次预测模型的结果是否保存在原来的文件夹;如果指定了这个参数的话,那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹里;如果不指定就是每次预测结果保存一个新的文件夹下。 1.27"–quad" 在这里插入图片描述 官方发布的开启这个功能后的实际效果: 好处是在比默认640大的数据...
–exist-ok: 覆盖掉上一次的结果,不新建训练结果文件 –quad:在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据 –linear-lr:按照线性的方式去调整学习率 –label-smoothing: 对标签平滑,防止过拟合 –upload_dataset:Upload dataset as W&B artifact table –bbox_interval:Set bounding-box image logging interval for...
31:exist-ok:覆盖掉上一次结果,不新建训练结果文件 32:quad:在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据 33:linear-lr:按照线性的方式去调整学习率 34:label-smoothing:对标签平滑,防止过拟和 35:patience:当early stop被激活(如发现loss相比上一个epoch训练没有下降),则经过patience个epoch后停止训练 36:freeze...
exist-ok: 覆盖掉上一次的结果,不新建训练结果文件 quad:在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据 linear-lr:用于对学习速率进行调整,默认为 false,含义是通过余弦函数来降低学习率,生效后按照线性的方式去调整学习率 save_period:用于记录训练日志信息,int 型,默认为 -1 ...
命令行用法:python train.py --exist-ok 注: 1,不使用’–exist-ok’参数时,如果’–name’指定的名称不变,比如’exp’,每次训练会按顺序新建文件夹,例如exp1、exp2、exp3、…、expn; 2,使用’–exist-ok’参数时,如果’–name’指定的名称不变,比如’exp’,每次训练则不会新建文件夹,训练结果会覆盖原...
--exist-ok:模型目录是否存在,不存在就创建 """ parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='yolov5s.pt', help='initial weights path') parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path') ...
self.exist_ok=exist_ok self.line_thickness=line_thickness self.hide_labels=hide_labels self.hide_conf=hide_conf self.half=half self.dnn=dnndefrun(self):source=str(self.source)save_img=notself.nosaveandnotsource.endswith('.txt')# save inference imagesis_file=Path(source).suffix[1:]in(IM...
os.makedirs(VAL_IMAGES_PATH, exist_ok = True) size = 51 第3步:导入和读取文本数据集 这里我们将导入并读取文本数据集。这些数据是以CSV文件格式的行和列的形式存储的。 df = pd.read_csv('../input/vinbigdata-512-image-dataset/vinbigdata/train.csv') ...
2.17 --exist-ok 1 总述 利用yolov5 进行预测用到的是开源项目源码中的detect.py。 我们可对其 main 函数的红框部分进行调整参数。 2 参数详解 2.1 --weights 代码语言:javascript 复制 parser.add_argument('--weights',nargs='+',type=str,default='yolov5s.pt',help='model.pt path(s)') ...