yolov配置bdd100k
时间: 2024-12-30 07:27:42 浏览: 17
### 配置YOLOv模型以使用BDD100K数据集
#### 修改配置文件
为了使YOLOv模型能够适应BDD100K数据集,需要调整相应的配置文件。通常情况下,这些配置文件位于`yolov5/models/`目录下。
对于特定于BDD100K的目标检测任务,创建一个新的`.yaml`配置文件来定义网络架构以及训练参数是非常必要的[^1]。此配置应指定输入尺寸、预处理方式、优化器设置等细节。
```yaml
# Example of a custom YOLOv5 configuration file tailored for the BDD100K dataset.
nc: 9 # Number of classes (as per your provided information about labels containing nine categories)
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.5
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23]
- [30,61, 62,45, 59,119]
- [116,90, 156,198, 373,326]
backbone:
[[-1, 1, 'Focus', [64]], ... ]
head:
...
```
#### 设置类名列表
除了上述提到的配置外,还需要准备一个名为`bdd100k.names`的文本文件,其中每一行对应一类对象名称。这有助于解析预测结果并将其映射回实际类别标签[^4]。
例如:
```
pedestrian
rider
car
truck
bus
train
motorcycle
bicycle
traffic light
```
#### 调整超参数
根据硬件条件和个人需求适当调节学习率(`lr`)和其他超参。由于RTX 3080具备强大的计算能力,可以尝试较高的初始学习速率加快收敛速度;同时注意监控过拟合现象的发生[^3]。
#### 数据增强策略
采用合适的数据增强方法提高泛化性能。常见的做法是在训练过程中随机裁剪、翻转或改变颜色饱和度等方式增加样本多样性。
#### 运行命令示例
最后一步则是通过终端执行Python脚本来启动训练过程。假设所有准备工作已完成,则可参照下面这条指令来进行操作:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data path/to/bdd100k.yaml --weights yolov5s.pt
```
此处指定了图像大小为640×640像素,批量大小设为16张图片每批次,总共迭代次数达到100轮次,并加载了官方提供的小型预训练权重作为起点。
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