南宁网站制作专业,外链提高网站权重,点点 wordpress,电脑培训为了更好的学习#xff0c;最近给yolov5 7.0版本的train和detect.py增加了中文注释#xff0c;注释的部分内容如下#xff0c;仅展示部分注释 detect.py的部分代码展示
# 版本说明#xff1a;该版本是yolov5-7.0#xff0c;由微智启软件工作室添加中文注释#xff0c;给…为了更好的学习最近给yolov5 7.0版本的train和detect.py增加了中文注释注释的部分内容如下仅展示部分注释 detect.py的部分代码展示
# 版本说明该版本是yolov5-7.0由微智启软件工作室添加中文注释给train.py和detect.py添加了中文注释方便大家学习。
def parse_opt():parser argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(--weights, nargs, typestr, defaultROOT / yolov5s.pt, help预训练模型的路径)parser.add_argument(--source, typestr, defaultROOT / data/images, help数据源路径也就是要测试的资源。如果是检测摄像头改成对应的序号一般是0)parser.add_argument(--data, typestr, defaultROOT / data/coco128.yaml, help指定数据集的YAML文件路径)parser.add_argument(--imgsz, --img, --img-size, nargs, typeint, default[640], help指定推断图像的大小程序会自动缩放)parser.add_argument(--conf-thres, typefloat, default0.25, help置信度阈值)parser.add_argument(--iou-thres, typefloat, default0.45, help用于指定非极大值抑制NMS的IoU阈值)parser.add_argument(--max-det, typeint, default1000, help指定每张图像的最大检测次数)parser.add_argument(--device, default, help指定检测的CUDA设备用0、1、2、3数字表示。如果是CPU可以填写CPU。可以保留空自动选择)parser.add_argument(--view-img, actionstore_true, help是否显示结果)parser.add_argument(--save-txt, actionstore_true, help是否将结果保存为文本文件)parser.add_argument(--save-conf, actionstore_true, help是否在保存的文本文件中包含置信度信息)parser.add_argument(--save-crop, actionstore_true, help是否保存裁剪后的预测框)parser.add_argument(--nosave, actionstore_true, help是否不保存图像或视频)parser.add_argument(--classes, nargs, typeint, help用于指定要过滤的类别如果填写对应的类别序号如0那么显示对应的标签)parser.add_argument(--agnostic-nms, actionstore_true, help是否进行类无关的NMS)parser.add_argument(--augment, actionstore_true, help是否进行增强推理)parser.add_argument(--visualize, actionstore_true, help是否可视化特征)parser.add_argument(--update, actionstore_true, help是否更新所有模型)parser.add_argument(--project, defaultROOT / runs/detect, help保存结果的项目名称)parser.add_argument(--name, defaultexp, help指定保存结果的名称)parser.add_argument(--exist-ok, actionstore_true, help指定现有的项目名称是否允许覆盖)parser.add_argument(--line-thickness, default3, typeint, help指定边界框的线条粗细)parser.add_argument(--hide-labels, defaultFalse, actionstore_true, help是否隐藏标签)parser.add_argument(--hide-conf, defaultFalse, actionstore_true, help是否隐藏置信度)parser.add_argument(--half, actionstore_true, help是否使用半精度浮点数进行推理)parser.add_argument(--dnn, actionstore_true, help是否使用OpenCV的DNN模块进行ONNX推理)parser.add_argument(--vid-stride, typeint, default1, help指定视频帧率的步长)opt parser.parse_args() #解析命令行参数并将结果存储在变量opt中opt.imgsz * 2 if len(opt.imgsz) 1 else 1 # 如果opt.imgsz的长度为1则将其乘以2否则保持不变print_args(vars(opt)) #打印解析后的命令行参数return opttrain.py部分展示 #更新图像权重可选仅适用于单GPUif opt.image_weights:cw model.class_weights.cpu().numpy() * (1 - maps) ** 2 / nc # class weightsiw labels_to_image_weights(dataset.labels, ncnc, class_weightscw) # image weightsdataset.indices random.choices(range(dataset.n), weightsiw, kdataset.n) # rand weighted idx# 更新马赛克边界可选# b int(random.uniform(0.25 * imgsz, 0.75 * imgsz gs) // gs * gs)# dataset.mosaic_border [b - imgsz, -b] # 高度、宽度边界mloss torch.zeros(3, devicedevice) #平均损失if RANK ! -1:train_loader.sampler.set_epoch(epoch)pbar enumerate(train_loader)LOGGER.info((\n %11s * 7) % (Epoch, GPU_mem, box_loss, obj_loss, cls_loss, Instances, Size))if RANK in {-1, 0}:pbar tqdm(pbar, totalnb, bar_formatTQDM_BAR_FORMAT) ## 进度条optimizer.zero_grad()for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: #遍历训练数据集中的每个批次。pbar是一个进度条对象用于显示训练进度。callbacks.run(on_train_batch_start) #每个批次开始时运行回调函数可以在这里执行一些自定义操作例如记录日志、更新学习率等ni i nb * epoch #自训练开始以来的积分批次数。计算当前批次在整个训练过程中的索引值。ni表示自训练开始以来的积分批次数imgs imgs.to(device, non_blockingTrue).float() / 255 #将输入图像数据转换为张量并将其移动到指定的设备如GPU上。然后将图像数据归一化到0-1之间。#判断当前批次是否在warmup阶段if ni nw:xi [0, nw] #定义一个列表表示warmup阶段的边界#根据当前批次的索引值计算累积梯度的数量。这里使用了numpy的interp函数进行插值计算。accumulate max(1, np.interp(ni, xi, [1, nbs / batch_size]).round())for j, x in enumerate(optimizer.param_groups): #遍历优化器的参数组# 根据当前批次的索引值计算学习率。这里使用了numpy的interp函数进行插值计算。x[lr] np.interp(ni, xi, [hyp[warmup_bias_lr] if j 0 else 0.0, x[initial_lr] * lf(epoch)])if momentum in x: #判断当前参数组是否包含动量项x[momentum] np.interp(ni, xi, [hyp[warmup_momentum], hyp[momentum]]) #根据当前批次的索引值计算动量值。这里使用了numpy的interp函数进行插值计算。
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