train( data=dataset_config, epochs=100, imgsz=640, batch=16, name='logistics_package_detection', project='runs/train' ) # 评估模型 metrics = model.val() # 保存最佳模型权重 best_model_weights = 'runs/train/logistics_package_detection/weights/best.pt' print(f"Best model weights saved to ...
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'),...
forbatchindl_train:breakfromultralytics.yolo.v8.detect.trainimportLossmodel.cuda()loss_fn=Loss(model)optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=1e-4)x=batch['img'].float()/255preds=model.forward(x.cuda())loss=loss_fn(preds,batch)[0]print(loss)tensor(74.5465,device='cuda:0',gra...
yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict'] model: 选择yolov8不同的模型配置文件,可选...
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 ...
yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict']...
yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict'] ...
yolo task=detect mode=train model=yolov8x.yaml data=mydata.yaml epochs=1000 batch=16 以上参数解释如下: task:选择任务类型,可选['detect', 'segment', 'classify', 'init'] mode: 选择是训练、验证还是预测的任务蕾西 可选['train', 'val', 'predict'] ...
dataset_train = dataset_train.batch(batch_size) dataset_train = dataset_train.prefetch(batch_size) return dataset_train 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 以下是生成的训练集的图片的示例,包括了cutmix和mosaic。 构建测试集dataset ...
results = model.train(data="C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ultralytics-main\\ultralytics-main\\ultralytics\\datasets\\mask\\data.yaml", epochs=150, batch=4, workers=2, resume=True, device=0) 结束,效果如下,我从训练完的120轮有追加了1轮。