model.train(data="coco128-seg.yaml", epochs=3) # train the model metrics = model.val() # evaluate model performance on the validation set results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # predict on an image path = model.export(format="onnx") # export the model to ONNX format
时间: 2023-10-10 08:15:54 浏览: 72
对于您的第一个问题,这是一个使用CSDN开发的模型训练和评估的示例代码。在这个例子中,我们使用了一个名为"coco128-seg.yaml"的数据集进行训练,并进行了3个epochs的训练。然后,我们评估了模型在验证集上的性能,并将结果存储在metrics变量中。接下来,我们使用模型对一张名为"bus.jpg"的图片进行预测,并将结果存储在results变量中。最后,我们将模型导出为ONNX格式,并将导出文件的路径存储在path变量中。
相关问题
yolov8-p2.yaml 和 yolov8-seg.yaml 的区别
yolov8-p2.yaml 和 yolov8-seg.yaml 是两个不同的模型文件,它们的主要区别在于用途和模型结构。
yolov8-p2.yaml 是一个用于目标检测的模型,它基于 YOLOv4 架构,并进行了一些改进,如使用 CSPDarkNet53 作为主干网络,使用 PANet 进行多尺度特征融合等,从而提高了检测精度和速度。
yolov8-seg.yaml 则是一个用于语义分割的模型,它同样基于 YOLOv4 架构,但在主干网络上使用了 ASFF 模块进行特征融合,并加入了一些解码器模块,从而可以对图像进行像素级的分割。
因此,这两个模型文件的主要区别在于用途和模型结构的不同。
model = IDLE_UNET() model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(train_vol, train_seg, batch_size=40, epochs=1, validation_data=(val_vol, val_seg))报错怎么改
你的代码中似乎缺少了一些关键的信息,无法确定具体出错的原因。但是,根据报错信息 `Unexpected result of train_function (Empty logs)`,你可以尝试添加 `run_eagerly=True` 参数到 `model.compile()` 中,以启用 TensorFlow 的 Eager Execution 模式,从而更容易地查找错误,即:
```
model = IDLE_UNET()
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'], run_eagerly=True)
model.fit(train_vol, train_seg, batch_size=40, epochs=1, validation_data=(val_vol, val_seg))
```
如果这样还是无法解决问题,你可以进一步检查代码是否存在语法错误、数据是否正确加载等方面的问题。如果问题依然存在,你可以将完整的代码和报错信息贴出来,以便更好地定位问题。
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