batch=batch,# 指定每个批次的大小为8name='train_v5_'+data_name # 指定训练任务的名称) 在准备好数据和模型之后,我们开始了训练过程。train方法被用来指定了许多重要的训练参数,如数据集路径、计算设备、工作进程数、输入图像的尺寸、批次大小以及训练周期数。 model=YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'),...
batch=batch,# 指定每个批次的大小为8name='train_v5_'+data_name # 指定训练任务的名称)model=YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'),task='detect')# 加载预训练的YOLOv8模型 results2=model.train(# 开始训练模型 data=data_path,# 指定训练数据的配置文件路径 device=device,# 自动选择进行训练 work...
YOLO类用于加载预训练的模型权重,准备模型进行检测任务。通过调用train方法,我们传入了数据集的路径、设备类型、工作线程数、图像尺寸、训练周期和批处理大小,以及训练任务的名称。train方法将执行整个训练过程,包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 model=YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt',path_type='...
train( # 开始训练模型 data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径 device=device, # 自动选择进行训练 workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据 imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs=120, # 指定训练100个epoch batch=batch, # 指定每个批次的大小为8 name='train_v5_' + data...
我们调用了model.train()方法来启动训练过程。我们指定了训练数据的路径、使用的设备(这里是GPU 0)、工作进程数量、输入图像的大小(640x640)、训练周期(100个epochs),批次大小(16),以及训练任务的名称。 python model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect') # ...
results = model.train( # 开始训练模型 data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径 device=device, # 自动选择进行训练 workers=workers, # 指定使用2个工作进程加载数据 imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640 epochs=120, # 指定训练100个epoch batch=batch, # 指定每个批次的大小为8 name='train...
python custom_dataset_script.py --train_images cifar10/train/ --test_images cifar10/test/ # >>> total_train_samples: 50000, total_test_samples: 10000, num_classes: 10 # >>> Saved to: cifar10.json Train using ddpm_train_script.py on cifar10 with labels Default --data_path is built...
Train using clip_train_script.py on COCO captions Default --data_path is a testing one datasets/coco_dog_cat/captions.tsv. CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 TF_XLA_FLAGS="--tf_xla_auto_jit=2" python clip_train_script.py -i 160 -b 128 \ --text_model_pretrained None --data_path coco_captions...
Detection (COCO)Detection (Open Images V7)Segmentation (COCO)Classification (ImageNet)Pose (COCO)OBB (DOTAv1) SeeDetection Docsfor usage examples with these models trained onCOCO, which include 80 pre-trained classes. Modelsize (pixels)mAPval ...
(data="coco128.yaml", epochs=3) # train the model results = model.val() # evaluate model performance on the validation set results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # predict on an image success = YOLO("yolov8n.pt").export(format="onnx") # export a model to ...