指定训练过程中每个批次的大小。 38. overlap_mask overlap_mask: 训练时是否要求蒙版重叠(仅用于分割训练)。如果设置为 True,要求训练过程中的蒙版(mask)重叠。 39. mask_ratio mask_ratio: 蒙版下采样比例(仅用于分割训练)。用于控制蒙版下采样的比例。 40. dropout dropout: 是否使用丢弃正则化(dropout regulariz...
batch)# Determine which indices to use for masks based on overlap_mask flagmidx = [si]ifself.args.overlap_maskelsebatch["batch_idx"] == si# Add masks data to the prepared batchprepared_batch["masks"] = batch["masks"][midx]returnprepared_batchdef_prepare_pred(self, pred, pbatch...
batch 16 每批图像数(-1 表示自动批次) 根据 GPU 内存大小调整 imgsz 640 输入图像尺寸 根据数据集图像大小和硬件限制(如 GPU 内存)调整 save True 是否 保存训练 checkpoint 和 预测结果 - save_period -1 每 x 周期保存一次 checkpoint(如果 < 1 则禁用) - cache False 是否 使用缓存加载数据 根据数据集...
""" segments = instances.segments if self.mask_overlap: masks, sorted_idx = polygons2masks_overlap((h, w), segments, downsample_ratio=self.mask_ratio) masks = masks[None] # (640, 640) -> (1, 640, 640) instances = instances[sorted_idx] cls = cls[sorted_idx] else: masks = polygo...
self.overlap = model.args.overlap_mask def __call__(self, preds, batch): """Calculate and return the loss for the YOLO model.""" loss = torch.zeros(4, device=self.device) # box, cls, dfl feats, pred_masks, proto = preds if len(preds) == 3 else preds[1] ...
最近很多小伙伴问我,关于yolov8的目标检测模型训练参数该如何设置。这篇文章对其相关训练参数和使用方法进行了详细说明。希望对大家有所帮助!感谢大家的点赞支持! YOLOv8模型训练代码 我们常用的YOLOv8目标检测模型训练时使用的代码如下: from ultralytics import YOLO ...
[True, False], True runs AMP check # Segmentation overlap_mask: True # masks should overlap during training (segment train only) mask_ratio: 4 # mask downsample ratio (segment train only) # Classification dropout: 0.0 # use dropout regularization (classify train only) # Val/Test settings -...
args.overlap_mask else idx # 根据重叠掩膜的参数选择索引 gt_masks = batch['masks'][midx] # 获取真实掩膜 pred_masks = self.process(proto, pred[:, 6:], pred[:, :4], shape=batch['img'][si].shape[1:]) # 处理预测掩膜 # 处理预测框 if self.args.single_cls: pred[:, 5] = 0 #...
yolotask=detectmode=trainmodel=yolov8n.ptdata=ultralytics/cfg/mask.yamlepochs=3batch=16 6.3 针对其他任务 包括四种:detect 、segment、classify 、pose 通过修改YOLO()导入正确任务的yaml配置文件,以及通过data来指定需要载入的对应任务的数据集即可。
OverlapPatchEmbed 类负责将输入图像转换为补丁嵌入,使用卷积层来实现这一过程,并对嵌入结果进行归一化。 LSKNet 类是整个网络的核心,包含多个阶段(stages),每个阶段由补丁嵌入、多个块和归一化层组成。网络的深度和宽度可以通过参数进行调整。模型的前向传播方法处理输入数据并返回多个阶段的输出。 DWConv 类实现了...