cache: 图像缓存模式(RAM / 磁盘),即指定要使用的图像缓存模式。 image-weights: 使用加权图像选择进行训练,即指定是否使用加权图像选择进行训练。 device: 设备类型,即指定使用的设备类型,如 CPU 或 GPU。 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,...
optimizer 优化器选择,默认SGD,可选[SGD、Adam、AdamW、RMSProP] verbose 是否打印详细输出 seed 随机种子,用于复现模型,默认0 deterministic 设置为True,保证实验的可复现性 single_cls 将多类数据训练为单类,把所有数据当作单类训练,默认Flase image_weights 使用加权图像选择进行训练,默认Flase rect 使用矩形训练,和...
index = self.indices[index] # linear, shuffled, or image_weights hyp = self.hyp mosaic = self.mosaic and random.random() < hyp['mosaic'] masks = [] if mosaic: # Load mosaic img, labels, segments = self.load_mosaic(index) shapes = None # MixUp augmentation if random.random() < h...
网络训练到一段时间后,可以使用detect.py脚本对于训练的模型,进行测试了,不过需要修改是三个参数: ① weights:即前面训练好得到的权重文件 ② source:即需要检测的图片数据集 ③ data:修改成head.yaml 运行detect.py文件后,可以在runs/detect/exp最后一个文件夹中得到检测的效果图片: 以上就是Yolov5的详细训练过程...
show_image(filename="runs/segment/train60/MaskP_curve.png")模型检测到的每个对象都有一定的置信度。通常情况下，如果在声明“这是一个圆圈”时越确定越好，你将只使用高置信度值（高置信度阈值）。当然，这是一种权衡——你可能会错过一些“圆圈”。另一方面，如果你希望“捕捉”尽可能多的“圆圈”，但愿意...
return image, polygon.astype(np.int) def show_image_mask(img: np.array, polygon: np.array, alpha: float = 0.7): # Create zero array for mask mask = np.zeros((img.shape[0], img.shape[1]), dtype=np.uint8) overlay = img.copy() ...
create_image(data_root_path / 'test' / 'images' / f'img_{i}.png', img_size, min_radius) create_images('datasets', train_num=120, val_num=40, test_num=40, img_size=120, min_radius=10) 创建标签 既然我们有了图像数据集,我们需要为图像创建标签。通常情况下,我们需要手动完成这项工作,...
作者从cvat.ai.Image导出的示例数据集 至此,你的数据集已完成并准备好使用了! Kaggle Kaggle(Kaggle.com)是最大的在线数据科学社区之一,也是探索数据集的最佳网站之一。你可以通过简单地搜索他们的网站来尝试找到你需要的数据集,除非你正在寻找非常具体的东西;否则,你很可能会找到意向的数据集。然而,Kaggle上的许多数...
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt",path_type="current")) 然后,使用OpenCV读取了一个图像文件,这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。 img_path=abs_path("test_media/test.png")image=cv_imread(img_path) 在读取了图像文件之后,就可以使用加载的模型对图像进行预测了。下图为预测...
model=YOLO('yolov8n.yaml')# build anewmodelfromYAMLmodel=YOLO('yolov8n.pt')# load a pretrainedmodel(recommendedfortraining)model=YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt')# buildfromYAMLand transfer weights # Train the model results=model.train(data='coco128.yaml',epochs=100,imgsz=640...