--cache --evolve 300 --weights yolov5s.pt --data data/data3floor.yaml --workers 1 --batch-size 8
时间: 2023-12-19 18:32:42 浏览: 32
这是一个命令行参数的示例,其中包含了一些参数和对应的值。根据提供的引用内容,我无法直接回答你的问题。但是,我可以为你解释一下这个命令行参数的含义。
这个命令行参数的含义如下:
- `--cache`: 缓存文件的路径或名称。
- `--evolve`: 进化的次数。
- `--weights`: 权重文件的路径或名称。
- `--data`: 数据文件的路径或名称。
- `--workers`: 工作线程的数量。
- `--batch-size`: 批处理大小。
这些参数用于配置和控制一个程序的行为。具体的程序功能和使用方法需要根据上下文来确定。如果你能提供更多关于这个程序的信息,我可以给出更具体的回答。
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怎样从yolov5-6.0的训练结果中得出召回率,准确率,mAP
要从YOLOv5-6.0的训练结果中得出召回率,准确率和平均精度(mAP),您需要执行以下步骤:
1. 训练模型时,设置`--project`和`--name`参数来保存训练结果。例如:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --project myproject --name mymodel
```
这将在`runs/train/myproject/mymodel`目录下保存模型训练结果。
2. 运行`detect.py`脚本并使用`--save-txt`参数来生成预测结果的标注文件。例如:
```
python detect.py --source val/images --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --conf 0.5 --save-txt
```
这将在`val/labels`目录下保存预测结果的标注文件。
3. 运行`test.py`脚本并使用`--data`参数来生成测试结果。例如:
```
python test.py --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --data coco.yaml --task test --batch-size 16 --iou-thres 0.65 --conf-thres 0.001
```
这将生成测试结果,并将其保存在`runs/train/myproject/mymodel/results.txt`文件中。
4. 运行`evolve.py`脚本并使用`--evolve`参数来计算召回率,准确率和mAP。例如:
```
python evolve.py --data coco.yaml --img 640 --batch 16 --weights runs/train/myproject/mymodel/weights/best.pt --evolve
```
这将计算召回率,准确率和mAP,并在终端输出结果。您还可以使用`--plot`参数来生成结果的可视化图表。
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在哪查看YOLOv5的最终的MAP50-95
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```
tensorboard --logdir=runs\project_name\exp_name
```
其中`project_name`和`exp_name`需要根据实际情况进行替换。在`tensorboard`中,可以选择`Scalars`标签页查看MAP50-95等指标的变化情况。