终于尘埃落定了

作者所在的一百人团队将于九月一日到三日飞赴印度班加罗尔实习七个月。2005年7月建立的QQ群让大家提前交流,为同一目标前行。期间,陈赟、郭锐锋等人为机票、签证等事宜忙碌,最终解决问题。网络沟通让大家虽未见面却不再陌生。

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终于尘埃落定了。

各项准备工作都已安排妥当,九月一日到三日,我们同行的一百人就要启程了,飞赴遥远的印度班加罗尔。我想这是我们大多数人第一次远行国外,又是这么长的时间——七个月。

2005年7月,我建立了现在大家沟通的QQ群:实习Infosys。也是这个QQ群,让我们100个人提前走到了一起,在这短短的2个月中,我们在网络畅所欲言,为了同一个目标共同前行。

陈赟是个非常热心的朋友,他组织了从上海坐飞机走的行程,郭锐锋组织了从北京坐飞机的行程。整个假期,他们都没有闲着,为了机票、签证、换汇的事情忙东忙西,电话费不知花了多少,他们都在自己承担着。这几天从北京走的机票出了问题,大象联系忙活了好些天,联系留服的人、留学基金管理委员会的人、订票的公司、还有各个学校的同学,终于在昨天下午,协调并解决了机票的问题,得以保证大家如期飞往班加罗尔。当然,我想各位积极向上的心态和对他们的信任,也是成功的关键!

很快就要启程了,我有些感动,有些想写下来的冲动。也许当我们启程后的七个月实习当中,我们都不会再使用QQ群沟通,但我相信,是这个网络的沟通帮助我们迈出了第一步,让我们开始了解对方,认识对方。虽然我们还没有见面,但已经不再陌生。我相信,不久的将来,当我们在印度正式会面时,虽然不熟悉对方的面容,但是我们的心早已连在一起,我们已经是老朋友了!

默默地祝福我们之中的每一位朋友!

### 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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