yolo-nas怎么训练数据

训练YOLO NAS模型需要进行以下准备工作和步骤：

1. 环境准备：
在YOLO NAS的主目录下修改`dataset_params`文件，配置数据集参数。同时，需要准备好YOLO格式的数据集文件。

2. 数据集准备：
使用YOLO NAS目标检测支持的数据集格式，包括COCO、VOC和YOLO格式。确保数据集文件夹中包含必要的文件和说明。

3. 修改文件：
根据需要修改`dataloaders.py`和`object_names.py`文件，以适应自己的数据集。这些文件用于加载数据和定义目标类名。

4. 图片路径重命名：
为了处理图片后缀不是jpg导致的训练过程中无法加载图像的问题，可以使用`rename_picpath.py`脚本进行路径重命名。该脚本会将图片完整路径保存到指定的文本文件中，并确保路径与实际图片文件对应。

5. 开始训练：
完成上述准备工作后，可以开始训练YOLO NAS模型。根据具体的训练代码和命令行参数进行训练，可以参考相关文档或示例代码。在训练过程中，模型将不断优化权重以适应数据集，从而实现目标检测任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLO NAS 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/balabala_333/article/details/132183996)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [darknet-yolov3如何训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/hhhuua/article/details/102898132)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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