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。

相关问题

为什么可以不修改coco128.yaml的参数就能训练人

COCO128.yaml是一个预定义的训练配置文件，它包含了一些默认的训练参数和模型架构。这些参数和架构都是经过调试和优化的，可以用于训练通用的图像分类模型。如果您使用COCO128.yaml训练模型，您可以获得一个相对较好的模型性能。当然，您也可以根据自己的需求修改配置文件中的参数和架构，以获得更好的性能。但是，如果您不想修改配置文件中的参数和架构，也可以直接使用COCO128.yaml进行训练，因为这个配置文件已经包含了一些默认的参数和架构，可以满足一般的训练需求。

为什么不用修改coco128.yaml就可以训练特定目标（人）

coco128.yaml 是一个预定义的配置文件，它包含了一些默认的参数和模型架构，可以用来训练通用的对象检测模型。但是如果你想训练特定目标（比如人），通常需要修改配置文件中的一些参数，例如类别数、数据集路径、学习率等。同时，你还需要使用适合特定目标的数据集，比如人的数据集，来训练模型。如果你已经有了适合特定目标的数据集，那么可以通过修改配置文件中的参数来训练一个针对该目标的模型。但是如果没有特定的数据集，那么你需要先收集或者构建一个数据集，然后再进行训练。