尘埃落定

         离开生活了6年多的新疆,那里的朋友没法带你们过来,祝你们事业有成、生活幸福、身体健康!我在这里给你们最真、最久的祝福!
         这次离开新疆,是我一人的旅程。路上一个人的时候,突然有点迷茫的感觉,问自己到底什么才是真心想要的。6年的生活像是一场梦,沉淀在记忆里,可终有一天会消失,只剩零星的一些画面。想把曾经的一切刻在心里,只恨心不够石头硬,承受不了岁月的痕迹。所以,就让她像风一样的飘去,划过梦里。
         在这里,经过两天的奔波,终于租到了满意的房子,所以得感谢房东一家人让我在这个城市有了第一个落脚的地方,祝福他们。有了落脚的地方,就要开始新的生活,新的目标。不知道在这里的未来会是什么样,未来的那天我会变成什么样,但我相信奋斗拼搏的明天是一个美好的日子,相信我的未来不是梦。拭目以待吧!
         从现在开始,将尘埃落定在这个城市!
### 如何使用自定义数据集训练目标检测模型 #### 准备工作 为了能够顺利地利用自定义数据集来训练目标检测模型,前期准备工作至关重要。这包括但不限于收集、标注以及合理划分数据集[^1]。 #### 数据集处理 对于所获取的数据集而言,需对其进行细致的标注操作以满足后续算法需求;随后按照一定比例将整个数据集划分为训练集与验证集两部分以便于优化过程中的性能评估。 #### 配置环境及参数设定 依据具体使用的框架不同,在开始正式训练之前还需完成相应开发环境搭建并设置好必要的超参选项。例如当采用YOLO系列之一作为基础架构时,则要指定模型结构描述文件路径(`model_yaml_path`)、数据源配置文档位置(`data_yaml_path`)还有初始权重保存地址等信息[^2]。 ```python from ultralytics import YOLOv10 model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/v10/yolov10s.yaml" data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml' pre_model_name = 'yolov10s.pt' if __name__ == '__main__': model = YOLOv10(model_yaml_path).load(pre_model_name) results = model.train( data=data_yaml_path, epochs=150, batch=4, name='train_v10' ) ``` 上述代码片段展示了基于`YOLOv10`实现的一个简单实例,其中涉及到了加载预训练网络、启动迭代更新流程等内容。 #### 训练与测试 一旦前述各环节均已完成之后就可以着手执行实际意义上的拟合任务了——即通过调用`.train()`方法传入所需参数从而驱动内部机制自动调整直至收敛为止。与此同时还应定期考察当前状态下预测效果的好坏程度进而决定是否终止本轮实验或是继续微调现有方案。 #### 导出最终成果 待一切尘埃落定后,通常会希望把经过充分打磨后的成品分享出去供他人借鉴参考之用。此时便可通过特定接口将其序列化成通用格式方便传播交换。
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