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...
name: 训练结果保存文件名,默认在exp文件夹; exist-ok: 覆盖掉上一次的结果,不新建训练结果文件;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,就是每预测一次结果,就保存在一个新的文件夹里。 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...
–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...
name: 训练结果保存文件名 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 label-smoot...
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 ...
exist_ok: 如果结果保存的文件夹已存在,是否覆盖,默认为False,即不覆盖 half: 是否使用FP16的半精度推理模式,默认为False dnn: 是否使用OpenCV DNN作为ONNX推理的后端,默认为False 然后做以下修改: parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/fire_data.yaml', help='dataset.yaml path...
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...
(save_dir / 'labels' if save_txt else save_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True) # make dir # Load model device = select_device(device) model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data) stride, names, pt, jit, onnx, engine = model.stride, model.names, mod...
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...
'./yolov5x', './yolov5l6'], batch_size=32, imgsz=640, conf_thres=0.001, iou_thres=0.6, task=val, device=, workers=8, single_cls=False, augment=False, verbose=False, save_txt=False, save_hybrid=False, save_conf=False, save_json=True, project=runs/val, name=exp, exist_ok=...