multi-scale:多尺度训练,img-size +/- 50% single-cls:单类别的训练集 adam:使用adam优化器 name:重命名results.txt to results_name.txt 超参数配置文件./data/hyp.scratch.yaml参数解释: lr0:学习率,可以理解为模型的学习速度 lrf:OneCycleLR学习率变化策略的最终学习率系数 momentum:动量,梯度下降法中一种...
multi-scale: 变化图像大小,即指定是否在训练期间随机变化图像大小。 single-cls: 将多类数据训练为单类,即指定是否将多类数据训练为单类。optimizer: 优化器类型,即指定使用的优化器类型,如SGD、Adam或AdamW。 sync-bn: 使用SyncBatchNorm,即指定是否在DDP模式下使用SyncBatchNorm。workers: 最大数据加载器工作线程...
通过输入更大、更多尺寸的图片进行训练,能够在一定程度上提高检测模型对物体大小的鲁棒性。 1.20"–single-cls" 在这里插入图片描述 设定训练数据集是单类别还是多类别;默认为False多类别。 1.21"–optimizer" 在这里插入图片描述 选择优化器;默认为SGD,可选SGD,Adam,AdamW。 1.22"–sync-bn" 在这里插入图片描述 ...
1.3"–batch-size" 2.0"–single-cls" 2.1"–augment" 2.2"–verbose" 2.3"–save-txt" 2.4"–save-hybrid" 2.5"–save-conf" 2.6"–save-json" 在这里插入图片描述 数据集有三大功能: 训练、验证和测试 训练最好理解,是拟合模型的过程,模型会通过分析数据、调节内部参数从而得到最优的模型效果。 验证即验...
nohup python -m torch.distributed.launch--nproc_per_node2--master_port9527train.py--workers16--device0,1--sync-bn--batch-size128--single-cls& 官方教程 if single_cls:# 单类训练 for x in self.labels:# self.labels(样本数,5(cls,xywh)) ...
single_cls: 数据集是否只用一个类别,运行val.py传入默认False 运行train.py则传入single_cls augment: 是否使用数据增强的方式进行检测,默认为False verbose: 是否打印出每个类别的mAP,运行val.py传入默认Fasle。运行train.py则传入nc < 50 and final_epoch save_txt: 是否将检测结果保存为文本文件,默认为False sa...
single_cls, dataloader=testloader, save_dir=save_dir, save_json=True, plots=False, is_coco=is_coco) # Strip optimizers final = best if best.exists() else last # final model for f in last, best: if f.exists(): strip_optimizer(f) # strip optimizers if opt.bucket: os.system(f'...
parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class') parser.add_argument('--adam', action='store_true', help='use torch.optim.Adam() optimizer') parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only...
evolve:进化超参数。bucket:gsutil bucket。cache-images:缓存图像以加快训练速度。weights:权重文件路径。name:重命名results.txt to results_name.txt。device:cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu。adam:使用adam优化。multi-scale:多尺度训练,img-size +/- 50%。single-cls:单类别的训练集...
--single-cls:将其视为单类别,布尔值 --augment:增强推理,布尔值 --verbose:显示类别的mAP,布尔值 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 九、推理 python detect.py --source 0 # webcam file.jpg # image file.mp4 # video ...