classes_path = 'model_data/cls_classes.txt'
时间: 2024-02-24 21:59:21 浏览: 28
`classes_path = 'model_data/cls_classes.txt'` 表示模型训练时使用的分类标签列表文件路径。在训练分类模型时,需要先准备好一份分类标签的列表,该列表中每一行包含一个分类标签,例如:
```
cat
dog
bird
...
```
在训练过程中,模型会根据这份标签列表来进行分类任务的训练和预测。`classes_path` 参数指定了这份标签列表文件的路径,通常是一个文本文件。在训练前需要先准备好该文件,否则训练过程无法进行。
相关问题
解释if __name__ == "__main__": Cuda = True distributed = False sync_bn = False fp16 = False classes_path = 'model_data/cls_classes.txt' input_shape = [224, 224] backbone = "mobilenetv2" pretrained = True model_path = "" Init_Epoch = 0 Freeze_Epoch = 50 Freeze_batch_size = 32 UnFreeze_Epoch = 200 Unfreeze_batch_size = 32 Freeze_Train = True Init_lr = 1e-2 Min_lr = Init_lr * 0.01 optimizer_type = "sgd" momentum = 0.9 weight_decay = 5e-4 lr_decay_type = "cos" save_period = 10 save_dir = 'logs' num_workers = 4 train_annotation_path = "cls_train.txt" test_annotation_path = 'cls_test.txt'
`if __name__ == "__main__":` 是 Python 中的一个约定,表示只有在当前脚本被直接执行时才会运行以下代码块,而当脚本作为模块导入时,这些代码不会运行。这个代码块中定义了一些变量和参数,包括是否使用 CUDA 加速、是否使用分布式训练、是否使用同步BN等。其中,classes_path 定义了存储分类标签的文件路径,input_shape 定义了输入图像的大小,backbone 定义了使用的网络模型,pretrained 定义了是否使用预训练模型等。另外还定义了一些训练参数,如学习率、优化器类型、权重衰减等。最后还定义了训练数据和测试数据的标注文件路径。这些参数的值可以在训练模型时进行调整。
解释class Classification(object): _defaults = { # "model_path": 'model_data/mobilenet_catvsdog.pth', "model_path": 'logs/ep150-loss0.280-val_loss0.089.pth', "classes_path": 'model_data/cls_classes.txt', "input_shape": [224, 224], "backbone": 'mobilenetv2', "letterbox_image": False, "cuda": True }
这段代码定义了一个名为Classification的类,继承自object类。其中包含了一个名为_defaults的类属性,它是一个字典类型的变量,包含了如下默认值:
1. "model_path": 'logs/ep150-loss0.280-val_loss0.089.pth':模型文件的路径,指定了训练好的模型的位置。
2. "classes_path": 'model_data/cls_classes.txt':类别文件的路径,指定了分类模型的类别标签文件的位置。
3. "input_shape": [224, 224]:图像输入的大小,指定了输入到模型中的图像大小。
4. "backbone": 'mobilenetv2':模型的主干网络,指定了使用的主干网络的类型。
5. "letterbox_image": False:是否使用letterbox_image缩放方式对图像进行缩放,该方式可以保持图像的长宽比不变。
6. "cuda": True:是否使用GPU进行计算,如果为True,则使用GPU进行计算,否则使用CPU进行计算。
这些默认值可以在初始化Classification类时进行修改,以满足不同的应用需求。