在计算机视觉领域,YOLOv5被广泛应用于目标检测任务。本文将深入分析YOLOv5源码中的train.py文件,该文件负责训练模型。我们将逐行注释和解析源代码,以帮助读者更好地理解其实现原理。
import argparse
import os
import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from models.experim
本文详细解读YOLOv5的train.py文件,逐行注释源代码,涵盖训练模型的参数设置、数据加载、模型初始化、权重加载、优化器配置、损失计算和反向传播等关键步骤,帮助理解目标检测模型的训练过程。
在计算机视觉领域,YOLOv5被广泛应用于目标检测任务。本文将深入分析YOLOv5源码中的train.py文件,该文件负责训练模型。我们将逐行注释和解析源代码,以帮助读者更好地理解其实现原理。
import argparse
import os
import torch
from torch import nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from models.experim
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