yolov5训练模型命令行

yolov5训练模型的命令行如下：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results

其中，`--img`指定输入图像的大小，`--batch`指定批量大小，`--epochs`指定训练轮数，`--data`指定数据集的配置文件，`--cfg`指定模型的配置文件，`--weights`指定预训练模型的权重文件，`--name`指定训练结果的保存路径。

相关问题

yolov10训练模型的命令行是什么

YOLOv10是一个实时目标检测算法，其训练过程通常需要使用深度学习框架如Darknet的命令行工具。以下是使用Darknet（默认配置）对YOLOv10模型进行训练的基本命令行示例：

cd /path/to/yolov10/darknet # 进入YOLOv10的源码目录
./darknet train -cfg yolov10.cfg -map yolov10.data -augment true -batch 64 -epochs 500 /path/to/training_dataset/labels.txt /path/to/training_dataset/images/

这里解释一下各个参数含义：
- `train`：表示开始训练模式。
- `-cfg yolov10.cfg`：指定模型的配置文件，定义了网络结构等信息。
- `-map yolov10.data`：数据集映射文件，包含了类别、图片路径等信息。
- `-augment true`：开启数据增强，增加训练样本多样性。
- `-batch 64`：设置每批次训练样本的数量。
- `-epochs 500`：设定训练轮数。
- `/path/to/training_dataset/labels.txt` 和 `/path/to/training_dataset/images/`：分别指训练集的标签文件和图片目录。

请注意，实际使用时，你需要将上述路径替换为你的训练数据的实际位置。另外，根据你的硬件配置和需求，可能还需要调整其他参数，如学习率、权重初始化等。在运行前，务必先安装好Darknet库及其依赖，并准备好所有训练所需的数据。

使用yolov5训练模型的时候命令行的instances是什么

在使用 YOLOv5 训练模型时，命令行中的 `--instances` 参数控制是否使用实例分割。实例分割是在目标检测的基础上，进一步将目标分割成不同的实例，每个实例都有自己的 ID。如果 `--instances` 被设置为 True，则会使用实例分割。如果设置为 False，则只进行目标检测，不进行实例分割。默认情况下，`--instances` 参数为 False。