yolov5中train.py中的 cfg参数是干什么的。网上只了解到是选择model文件之类的,但还是不太清楚对我训练模型来讲有什么用。要训练模型的配置都写在data参数那的yaml文件中了呀。
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回答:
提示问题一:
train.py文件是YOLOv5模型的训练脚本。它主要做以下几件事情:
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读取data定义的数据集和模型定义文件,初始化模型、数据加载器和优化器等。
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在每个epoch中,遍历数据集并进行训练,同时记录训练损失、精度等指标。
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在每个epoch结束后,保存模型权重文件和训练日志等。
提示问题二:
在YOLOv5的训练中,cfg参数是事实上用来选择模型定义文件的。不同的模型定义文件包含了不同的模型架构和超参数。通过选择不同的模型定义文件,可以训练出不同类型的模型,如CSP模型、vanilla模型等。
在训练中,cfg参数通过调用load_cfg函数读取模型定义文件,并根据其中定义的超参数来初始化模型、数据加载器和优化器等。
提示问题三:
以下是一个示例,展示如何使用cfg参数来选择不同的模型定义文件:
# 使用default.yaml中定义的模型定义文件 python train.py --data path/to/data.yaml --cfg path/to/models/yolov5s.yaml # 使用yolov5m.yaml中定义的模型定义文件 python train.py --data path/to/data.yaml --cfg path/to/models/yolov5m.yaml # 使用yolov5l.yaml中定义的模型定义文件 python train.py --data path/to/data.yaml --cfg path/to/models/yolov5l.yaml
提示问题四:
以下是一个示例,展示如何在data参数的yaml文件中定义训练配置:
train: path/to/train.txt # 训练集路径 val: path/to/val.txt # 验证集路径 nc: 10 # 类别数 names: ['class1', 'class2', ..., 'class10'] # 类别列表 img_size: [640, 640] # 图像尺寸 batch_size: 16 # 批次大小 epochs: 100 # 训练轮数
其中,train指定了训练集的路径,val指定了验证集的路径,nc指定了类别数,names指定了类别列表,img_size指定了图像尺寸,batch_size指定了批次大小,epochs指定了训练轮数。
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