尘埃落定

经过一段时间的休整与思考,作者决定从看客转变为实践者,投身于嵌入式开发领域,追求自己对于底层开发的热情。
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4月1日离职到现在4个多月时间,看了nba总决赛和欧洲杯,游了上海,杭州.去了酒吧... 最终决定去做嵌入式了,去做自己一直想做的底层开发了,明天要开始上班了,崭新的一页又被翻起了..

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### 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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