在之前我们已经学习了推理部分detect.py和训练部分train.py这两个,而我们今天要介绍的验证部分val.py这个文件主要是train.py每一轮训练结束后,用val.py去验证当前模型的mAP、混淆矩阵等指标以及各个超参数是否是最佳, 不是最佳的话修改train.py里面的结构;确定是最佳了再用detect.py去泛化使用。
这个参数比较重要,这个文件最核心的部分就是这个参数,我们想得到各个数据集的评价指标都是通过这个参数,如果想得到验证集的参数可以使用如下指令,(speed和study似乎还没实现,用了会报错)。 python val.py --task test 这样就会打印测试集的评价指标。 1.8"–device" 在这里插入图片描述 指定测试的设备。 1.9 “–w...
val: images/val # 验证集的图像路径 test: # 测试集的图像路径(可选) # 标签索引 names: 0: 小轿车 1: 大巴车 2: 自行车 3: 摩托车 。。。 train.py 文件配置 defparse_opt(known=False):"""Parses command-line arguments for YOLOv5 training, validation, and testing."""parser = argparse.Arg...
$pythonval.py--weightsyolov5x--datacoco.yaml--img640 推理 首先,下载一个训练好的模型权重文件,或选择你自己训练的模型; 然后,通过 detect.py文件进行推理。 pythonpath/to/detect.py--weightsyolov5s--source0#webcamimg.jpg#imagevid.mp4#videopath/#directorypath/*.jpg#glob'https://youtu.be/Zgi9...
验证集val和测试集test，不过为了简单说明使用步骤，其中test可以不要，val和train可以用同一个，因此我...
打开conda终端输入python val.py 执行完成后的结果保存在runsvalexp文件下。 9.预测图像 在data目录中新建100ask-images文件夹存放待检测的图像和视频文件。 修改detect.py函数中,模型的路径与检测图像路径。 parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'runs/train/exp7/weights/...
源头:可以看到在train.py中指定的数据集的一个yaml配置文件 看下这个yaml配置文件: download:若是找不到图片以及标注的类别坐标,那么就会从对应的一个github仓库网址来下载这些数据并去解压到对应的目录。 train:表示训练的图片。 val:表示标注好的对应图片的数据集(一个图片对应一个text文件)。
速度是在 AWS p3.2xlarge 实例上,对 COCO val 图像集进行平均测量的。NMS 时间(约每张图像 1 毫秒)未计入其中。使用以下命令复现速度测试:python val.py --data coco.yaml --img 640 --task speed --batch 1 TTA(测试时间增强)包括反射和尺度增强。通过以下命令可以复现 TTA:python val.py --data coco....
runs文件夹: 包含每次执行detect.py / test.py / train.py 的结果; utils文件夹: 包含网络训练、验证、测试所需要的脚本文件; weights文件夹: 下载预训练脚本的.sh文件。 四、整体流程 4.1 准备自己的数据集 在yolov5同一级的目录下创建自己的数据集文件夹(例如我们这里文件夹的名字为waste)。
初始化python环境,我们选择python3.9来初始化环境(不要使用最新的python版本,labelimg在当前最高支持py3.9)。cmd中输入conda create -n ai-yolov5 python=3.9 -y,创建一个命名为ai-yolov5的python3.9环境。出现以下提示,则安装完毕。 根据提示,cmd中输入conda activate ai-yolov5,切换到ai-yolov5虚拟环境后,python...