Ultralytics YOLO超参数调整指南(二)

Ultralytics YOLO超参数列表和取值区间请阅读:Ultralytics YOLO超参数调整指南(一)

自定义搜索空间示例

下面介绍如何定义搜索空间并使用 model.tune() 方法来利用 Tuner 在 COCO8 上使用 AdamW 优化器对 YOLO11n 的超参数进行 30 个轮次的调整,并跳过绘图、检查点和验证(最后一个轮次除外),以加快调整速度。

from ultralytics import YOLO

# Initialize the YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Define search space
search_space = {
   
   
    "lr0": (1e-5, 1e-1),
    "degrees": (0.0, 45.0),
}

# Tune hyperparameters on COCO8 for 30 epochs
model.tune(
    data="coco8.yaml",
    epochs=30,
    iterations=300,
    optimizer="AdamW",
    space=search_space,
    plots=False,
### Ultralytics YOLO 使用指南与训练教程 Ultralytics YOLO 是一个功能强大的目标检测框架,支持YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10以及最新的YOLOv11等多个版本。它提供了统一的API接口,适用于图像识别、视频分析、对象计数等多种计算机视觉任务[^4]。 #### 功能特性 Ultralytics YOLO 的核心优势在于其高度模块化的设计和丰富的功能集: - **多版本支持**:涵盖YOLO系列多个主流版本,包括YOLOv5、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10 和 YOLOv11,用户可根据具体需求选择合适的模型架构。 - **灵活的任务类型**:支持目标检测(detect)、图像分割(segment)、姿态估计(pose)等多种视觉任务。 - **跨平台部署能力**:提供对PaddlePaddle、TensorRT、OpenVINO、CoreML等格式的导出支持,便于在不同硬件平台上进行高效部署[^3]。 - **Web界面支持**:通过集成YOLO Magic等扩展项目,可实现图形化操作界面,极大简化了模型配置与调试流程[^2]。 - **高性能推理**:基于PyTorch构建,结合CUDA加速技术,在NVIDIA GPU上能够实现毫秒级实时检测效果。 #### 使用方法 Ultralytics YOLO 提供了简洁易用的命令行工具,同时也支持Python API调用方式: ```bash # 示例:使用YOLOv8n模型在COCO128数据集上训练100个epoch yolo task=detect mode=train model=yolov8n.yaml data=coco128.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 上述命令中指定了任务类型为`detect`,模式为`train`,并加载了预定义的模型结构文件`yolov8n.yaml`及数据集配置文件`coco128.yaml`。此外,还可以通过设置参数如`batch`、`workers`来调整批量大小和数据加载线程数以优化训练性能[^1]。 对于自定义数据集的处理,需要按照YOLO标准格式准备标注文件,并修改相应的`.yaml`配置文件以指定类别数量、训练/验证集路径等信息。 #### 训练流程 完整的训练流程通常包含以下几个关键步骤: 1. **环境搭建**:首先确保已安装最新版Ultralytics库,推荐使用pip方式进行安装: ```bash pip install ultralytics==8.3.100 ``` 此外还需准备好Python运行时环境(建议3.8+),并根据是否使用GPU选择性地安装PyTorch及相关驱动程序[^1]。 2. **数据准备**:将原始图片和对应的标签文件组织成特定目录结构,并生成用于描述数据集分布情况的`.yaml`元信息文件。例如: ```yaml train: ./data/images/train/ val: ./data/images/val/ nc: 80 names: ['person', 'bicycle', ...] ``` 3. **模型配置**:根据实际应用场景挑选合适尺寸的骨干网络(如n/s/m/l/x)。小型号适合边缘设备部署,而大型号则更适合追求精度的应用场景。每个模型都有独立的`.yaml`配置文件定义层结构细节。 4. **开始训练**:执行训练命令后,系统会自动下载预训练权重(若存在),并在指定的数据集上继续微调。训练过程中会定期保存检查点文件,默认情况下还会记录损失曲线、混淆矩阵等可视化指标帮助分析收敛状态。 5. **评估与测试**:训练完成后可通过以下命令对验证集或测试集进行评估: ```bash yolo task=detect mode=val model=runs/train/exp/weights/best.pt data=coco128.yaml ``` 6. **模型导出与部署**:最终训练得到的最佳权重可以转换为多种格式以便于后续应用集成。例如将其转换为ONNX格式用于跨平台移植: ```bash from ultralytics import YOLO model = YOLO('best.pt') model.export(format='onnx') # 导出ONNX模型 ``` 7. **持续迭代优化**:针对特定领域问题可能还需要进一步调整超参数设置或者引入额外的数据增强策略来提升泛化能力。Ultralytics官方文档中详细列出了所有可用选项及其默认值,便于高级用户定制个性化方案。
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