yolov10训练模型的命令行是什么
时间: 2024-10-22 18:08:22 浏览: 30
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:
```bash
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。
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