data = cfg.data or 'coco128.yaml'
时间: 2024-03-19 20:40:31 浏览: 20
这是一个Python语句,它的作用是从配置文件中获取数据集的名称。如果配置文件中没有明确指定数据集名称,则默认使用名为"coco128.yaml"的数据集。其中,"cfg"是一个配置文件对象,".data"表示获取其中的"data"属性值。如果"data"属性不存在,则默认使用"coco128.yaml"。
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python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml --batch-size 128
这是一个使用 YOLOv5 模型在 COCO 数据集上训练的命令行代码。具体参数解释如下:
- `--data coco.yaml`:指定数据集配置文件,这里是 COCO 数据集的配置文件;
- `--epochs 300`:指定训练轮数,这里设置为 300;
- `--weights ''`:指定预训练权重文件的路径,这里为空,表示不使用预训练权重;
- `--cfg yolov5n.yaml`:指定 YOLOv5 模型的配置文件,这里使用的是 yolov5n.yaml;
- `--batch-size 128`:指定批量大小,这里设置为 128。
需要注意的是,运行该命令需要在 YOLOv5 代码库的根目录下执行。
如何确定能训练到coco128.yaml中的人
coco128.yaml是一个预定义的数据集,其中包含了128个不同的类别。如果您希望训练模型以检测人类,您可以将数据集中包含有人类的类别选项设置为True。在coco128.yaml中,人类的类别是“person”,您可以通过设置以下命令来训练模型以检测人类:
```
python train.py --data ./data/coco128.yaml --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 100 --weights yolov5s.pt --cfg yolov5s.yaml --name yolov5s_coco_person
```
这将训练一个yolov5s模型,可以检测coco128数据集中的“person”类别。请注意,这并不保证一定能够检测到所有的人,因为模型的性能还取决于训练数据的质量、模型架构和训练参数等因素。