yolov5的coco128.yaml
时间: 2023-11-22 19:05:16 浏览: 79
yolov5的coco128.yaml是YOLOv5模型的配置文件,其中包含了模型的各种参数和超参数的设置。该配置文件用于训练和测试coco128数据集,该数据集包含128张图像和80个对象类别。在该配置文件中,你可以设置训练和测试使用的数据集路径、批量大小、学习率、优化器、损失函数、数据增强方式、模型结构等等。你可以根据自己的需求来修改该配置文件,以得到更好的训练和测试效果。
相关问题
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。
yolov5 的原始hyp.yaml
yolov5的原始hyp.yaml是指yolov5中的超参数配置文件,其中包含了模型训练时的各种参数配置,例如学习率、batch size、优化器等。以下是yolov5的原始hyp.yaml的部分内容:
```yaml
# Train
epochs: 300
batch-size: 16
img-size: 640
rect: false
resume: false
nosave: false
notest: false
noautoanchor: false
evolve: null
# Optimizer
optimizer: adam
momentum: 0.937
weight-decay: 0.0005
warmup-epochs: 3.0
warmup-lr: 0.0004
# adjust LR by epoch
lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.2 # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
momentum-sched: null
# Loss
label-smoothing: 0.0
cls_pw: 1.0
obj_pw: 1.0
iou_t: 0.20
giou: true
fl_gamma: 0.0
# Augmentation
degrees: 10.0
translate: 0.1
scale: 0.5
shear: 0.0
perspective: 0.0
flipud: 0.0
fliplr: 0.5
mosaic: 1.0
mixup: 1.0
# Dataset
name: coco128.yaml
root: /path/to/coco128/
```
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