yolov5 train.run()
时间: 2023-06-19 22:04:30 浏览: 62
`yolov5 train.run()` 是 YOLOv5 的训练命令。在运行该命令之前,你需要先准备好数据集、配置文件和预训练模型。具体步骤如下:
1. 准备数据集:将数据集按照一定的规则组织好。通常情况下,每张图片需要对应一个标注文件,标注文件中包含了该图片中所有物体的类别、位置和大小等信息。
2. 配置文件:使用 YOLOv5 提供的默认配置文件作为基础,将其中的参数根据需求进行修改。比如,你需要设置模型的输入分辨率、训练的 batch size、学习率、优化器等等。
3. 预训练模型:下载 YOLOv5 提供的预训练模型,作为训练的起点。
4. 运行训练命令:在终端中输入 `python train.py --batch-size 16 --epochs 300 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt` 等命令,其中的参数需要根据你的数据集、配置文件和预训练模型进行修改。
注意:在运行训练命令之前,你需要确保已经正确安装了 YOLOv5 以及其依赖的库。
相关问题
yolov5中train.py分析
train.py是YOLOv5中的训练脚本,主要用于训练模型。以下是train.py的主要分析:
1. 导入必要的库和模块,包括torch、numpy、argparse、yaml、time等。
2. 定义了一系列的函数,如get_latest_run()、check_dataset()、check_img_size()、check_git_status()、check_requirements()等,这些函数用于检查模型训练需要的各种条件是否满足,如检查最新的运行目录、检查数据集、检查图片大小、检查git状态等。
3. 定义了一个类YOLOv5Trainer,该类继承了torch.nn.Module类,用于定义模型。该类中的大部分方法和属性都是和模型训练相关的,如train()方法用于训练模型,get_lr()方法用于获取当前的学习率等。
4. 定义了一个函数train(hyp, data_cfg, cfg, weights, device),该函数用于训练模型。该函数首先会使用check_requirements()函数检查模型训练需要的各种条件是否满足,然后加载模型配置文件、数据集配置文件和超参数配置文件等。接着,使用YOLOv5Trainer类定义模型,并根据权重文件初始化模型参数。然后,使用torch.utils.data.DataLoader读取数据集,并使用torch.optim.Adam优化器进行模型训练。在训练过程中,会记录训练损失、验证损失、学习率、训练时间等信息,并将其保存到日志文件中。最后,保存训练好的模型参数文件。
5. 定义了一个main()函数,该函数使用argparse模块解析命令行参数,并调用train()函数进行模型训练。如果模型训练成功,则输出训练结束的提示信息。
总之,train.py脚本主要用于训练YOLOv5模型,其中包括加载数据集、定义模型、设置超参数、设置优化器、训练模型、记录训练日志、保存模型参数等步骤。
yolov5代码详解train.py
train.py是YOLOv5项目中的一个关键文件,用于训练模型。在train.py中,有几个重要的函数和配置信息。
首先是parse_opt函数,该函数用于解析命令行参数,包括模型的配置文件、数据集的路径、训练参数等等。\[3\]
接下来是main函数,该函数用于打印关键词和安装环境,判断是否进行断点训练和分布式训练,以及是否进行进化训练/遗传算法调参。\[3\]
train函数是训练模型的核心函数,其中包含了一系列的配置信息和操作。首先是基本配置信息,包括模型的选择、损失函数的选择、训练的epoch数等等。然后是模型的加载和断点训练的设置,可以从之前的训练中继续训练模型。接着是冻结训练和冻结层设置,可以选择是否冻结部分层进行训练。还有图片大小和batch size的设置,以及优化器的选择和分组优化设置。此外,还包括学习率的设置、指数移动平均(EMA)的使用、归一化和单机多卡训练的配置。数据加载和anchor调整也是train函数中的一部分。最后,train函数包括了训练的配置,如多尺度训练和热身训练,以及训练结束后的打印信息和结果保存。\[3\]
除了上述函数外,还有run函数用于运行整个训练过程。全部代码都有详细的注释和使用教程,方便用户理解和使用。\[3\]
综上所述,train.py是YOLOv5项目中用于训练模型的关键文件,其中包含了各种配置信息和函数,用于控制训练过程和保存结果。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov5代码解读--train.py](https://blog.csdn.net/weixin_43337201/article/details/109389044)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [yolov5——train.py代码【注释、详解、使用教程】](https://blog.csdn.net/CharmsLUO/article/details/123542598)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]