yolov5训练钢铁数据集结果
时间: 2023-08-06 09:08:55 浏览: 55
根据引用的内容,yolov5训练钢铁数据集的结果可以在训练完成后的runs文件夹中的train/exp文件夹中找到。在该文件夹中,可以找到weights文件夹,其中的best.pt文件是我们要使用的权重文件。这个权重文件包含了yolov5模型以及训练得到的权重参数。\[3\]这个权重文件可以用于后续的目标检测任务,例如在测试集上进行目标检测。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [工业缺陷检测项目实战(二)——基于深度学习框架yolov5的钢铁表面缺陷检测](https://blog.csdn.net/weixin_39735688/article/details/121390085)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关问题
yolov5训练钢铁数据集
要使用Yolov5训练钢铁数据集,你需要准备好Yolov5框架并将数据集转换为Yolo格式。Yolov5训练使用的数据集格式是Yolo格式,而不是VOC格式。所以你需要将钢铁数据集转换为Yolo格式。你可以使用一段代码将VOC格式数据集转换为Yolo格式,这样可以方便地在多种训练模型上使用同一个标注好的数据集。一旦你准备好了Yolov5框架和转换好格式的数据集,你可以使用以下命令来训练模型:
```
python train.py --cfg yolov5s.yaml --data your_data.yaml --weights '' --epochs 5
```
其中,`yolov5s.yaml`是Yolov5的配置文件,`your_data.yaml`是你的数据集配置文件,`''`表示从头开始训练,`5`表示训练5个epochs。你也可以使用预训练的模型来加载并继续训练,命令如下:
```
python train.py --cfg yolov5s.yaml --data your_data.yaml --weights yolov5s.pt --epochs 5
```
这样就可以使用Yolov5框架来训练钢铁数据集了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用Yolov5训练自己制作的数据集,快速上手](https://blog.csdn.net/qq_40280673/article/details/125168930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5的详细使用教程,以及使用yolov5训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/106785253)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
yolov5训练钢铁数据集参数设置
根据引用\[1\]中的代码,使用SuperGradients训练模型的步骤是通过trainer.train()函数来实现的。在该函数中,需要传入模型、训练参数、训练数据和验证数据。
对于钢铁数据集的训练参数设置,可以参考引用\[2\]中的方案。在该方案中,使用了FasterRCNN+Swin模型进行钢铁缺陷检测。可以根据该方案中的参数设置进行调整。
此外,引用\[3\]中提到了使用COCO数据集进行训练的方法。可以将钢铁数据集转换为COCO数据集的格式,并使用paddledetection工具中的x2coco.py脚本进行转换。不过,如果你已经有了VOC格式的数据集,也可以直接使用VOC格式进行训练。
综上所述,针对yolov5训练钢铁数据集的参数设置,你可以参考FasterRCNN+Swin模型的参数设置,并根据实际情况选择使用COCO数据集格式或VOC数据集格式进行训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一步一步介绍如何基于 YOLO-NAS 训练钢铁表面的缺陷的数据集+目标检测的代码实现](https://blog.csdn.net/tianqiquan/article/details/131096995)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [paddle学习赛——钢铁目标检测(yolov5、ppyoloe+,Faster-RCNN)](https://blog.csdn.net/qq_56591814/article/details/127219469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]