目标检测---教你利用yolov5训练自己的目标检测模型

本文详细介绍了如何使用yolov5框架训练自己的目标检测模型,包括模型参数解析,如权重初始化、数据配置、训练轮次、批大小等。还提到了训练过程中的关键选项,如是否使用矩形训练、是否缓存图像以加速训练等。

if __name__ == '__main__':

"""

    opt模型主要参数解析:

    --weights:初始化的权重文件的路径地址

    --cfg:模型yaml文件的路径地址

    --data:数据yaml文件的路径地址

    --hyp:超参数文件路径地址

    --epochs:训练轮次

    --batch-size:喂入批次文件的多少

    --img-size:输入图片尺寸

    --rect:是否采用矩形训练,默认False

    --resume:接着打断训练上次的结果接着训练

    --nosave:不保存模型,默认False

    --notest:不进行test,默认False

    --noautoanchor:不自动调整anchor,默认False

    --evolve:是否进行超参数进化,默认False

    --bucket:谷歌云盘bucket,一般不会用到

  

利用YOLOv8训练自己的目标检测模型,可按照以下步骤进行: ### 编写训练脚本 可以编写Python脚本 `train.py` 来完成训练。示例代码如下: ```python from ultralytics import YOLO # 加载yolov8的预训练模型,该模型yolov8使用了coco数据集训练的通用目标检测模型 model = YOLO('./models/yolov8n.pt') # 在yolov8n.pt模型基础上训练自定义模型,safehat.yaml数据配置文件,epochs=100表示100轮迭代 model.train(data='safehat.yaml', epochs=100) # 使用验证集验证模型效果 model.val() ``` 上述代码中,首先导入 `YOLO` 模块,接着加载预训练的 `yolov8n.pt` 模型,然后基于自定义的 `safehat.yaml` 数据配置文件进行100轮的训练,最后使用验证集验证模型效果 [^1]。 ### 使用命令行训练 也可以通过命令行的方式进行训练。以下是不同训练方式的示例: - **使用yolov8m权重文件训练**: ```bash yolo train data=coco128.yaml model=yolov8m.pt epochs=3 lr0=0.01 batch=4 ``` 此命令使用 `yolov8m` 权重文件,以 `coco128.yaml` 为数据配置文件,进行3轮训练,初始学习率为0.01,批次大小为4。使用 `yolov8m` 权重文件训练的效果通常比使用 `yolov8n` 要好 [^2]。 - **从YAML构建新模型并从头开始训练**: ```bash yolo detect train data=ultralytics/datasets/MoonCake.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640 ``` 该命令从 `yolov8n.yaml` 构建一个新模型,以 `ultralytics/datasets/MoonCake.yaml` 为数据配置文件,进行100轮训练,图像大小设置为640 [^3]。 - **从预训练的*.pt模型开始训练**: ```bash yolo detect train data=ultralytics/datasets/MoonCake.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 ``` 此命令从预训练的 `yolov8n.pt` 模型开始,以 `ultralytics/datasets/MoonCake.yaml` 为数据配置文件,进行100轮训练,图像大小为640 [^3]。 - **从YAML构建新模型并转移预训练权重后训练**: ```bash yolo detect train data=ultralytics/datasets/MoonCake.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640 ``` 该命令从 `yolov8n.yaml` 构建一个新模型,将预训练的 `yolov8n.pt` 权重转移到新模型,以 `ultralytics/datasets/MoonCake.yaml` 为数据配置文件,进行100轮训练,图像大小设置为640 [^3]。
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