江西省城乡和住房建设部网站,深圳做网站需要多少费用,开发一个app需要多少钱,武锡网站建设生购房政策文章目录 1.yolov81.1.创建conda环境1.2.下载代码和环境1.3.YOLOv8训练、自测和预测的代码及解释1.3.1. YOLOv8 训练代码#xff1a;1.3.2.yolov8 自测代码#xff1a;1.3.3.yolov8 推理代码#xff1a;1.3.4.注意#xff1a; 2.yolov52.1.创建conda环境2.2.下载代码和环境… 文章目录 1.yolov81.1.创建conda环境1.2.下载代码和环境1.3.YOLOv8训练、自测和预测的代码及解释1.3.1. YOLOv8 训练代码1.3.2.yolov8 自测代码1.3.3.yolov8 推理代码1.3.4.注意 2.yolov52.1.创建conda环境2.2.下载代码和环境2.3.YOLOv5训练、自测和预测的代码及解释2.3.1.YOLOv5训练代码2.3.2.YOLOv5验证代码 1.yolov8
1.1.创建conda环境
conda create -n 环境名 python3.9conda create -n yololv8 python3.11其他常用conda命令
# 克隆环境
conda create -n B --clone A B代表新环境名A原环境名
# 升级python版本
conda install python3.10.9
#移除conda环境
conda remove -n 环境名 --all
# 配置国内源下载
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com1.2.下载代码和环境
pip install ultralytics1.3.YOLOv8训练、自测和预测的代码及解释
以下是提供的代码的解释
1.3.1. YOLOv8 训练代码
yolo train data./dataset_Attention/data.yaml modelyolov8s.pt epochs100 device0,1,2,3,4,5,6,7 imgsz640 batch256yolo: YOLOv8的命令行工具。train: 指定进行训练操作。data./dataset_Attention/data.yaml: 指定包含数据集信息的YAML文件的路径其中包括数据集的配置和类别信息。modelyolov8s.pt: 指定初始模型的路径或者使用预训练模型。epochs100: 指定训练的轮数这里设置为100轮。device0,1,2,3,4,5,6,7: 指定使用的GPU设备编号。imgsz640: 设置输入图像的大小为640x640像素。batch256: 设置训练时的批处理大小为256。
1.3.2.yolov8 自测代码
yolo val data./dataset_Attention/data.yaml modelruns/detect/train7/weights/best.pt device0,1,2,3,4,5,6,7 imgsz640 batch256 conf0.25yolo: YOLOv8的命令行工具。val: 指定进行验证/测试操作。data./dataset_Attention/data.yaml: 同样指定包含数据集信息的YAML文件的路径。modelruns/detect/train/weights/best.pt: 指定用于测试的模型的路径。device0,1,2,3,4,5,6,7: 指定使用的GPU设备编号。imgsz640: 设置输入图像的大小为640x640像素。batch256: 设置测试时的批处理大小为256。conf0.25: 设置目标检测置信度的阈值为0.25即只显示置信度大于等于0.25的检测结果。
1.3.3.yolov8 推理代码
yolo val modelruns/detect/train/weights/best.pt data./dataset_Attention/data.yaml batch256 imgsz640 device0,1,2,3,4,5,6,7modelruns/detect/train/weights/best.pt: 指定用于测试的模型的路径。data./dataset_Attention/data.yaml: 同样指定包含数据集信息的YAML文件的路径。device0,1,2,3,4,5,6,7: 指定使用的GPU设备编号。imgsz640: 设置输入图像的大小为640x640像素。batch256: 设置测试时的批处理大小为256。
请确保你的目录结构、数据集配置和模型路径等信息都正确以确保训练和测试的顺利进行。
1.3.4.注意
参数必须以 argval 对用等号分割 符号每对之间用空格分隔。不要使用 -- 参数 , 参数之间。yolo predict modelyolov8n.pt imgsz640 conf0.25 ✅
yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25 ❌缺失 )
yolo predict modelyolov8n.pt, imgsz640, conf0.25 ❌不要使用 ,)
yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25 ❌不要使用 --)2.yolov5
2.1.创建conda环境
conda create -n yololv5 python3.9通过克隆版本库和建立环境为启动做好准备。这将确保所有必要的要求都已安装。检查 Python3.8.0和PyTorch1.8准备起飞。 2.2.下载代码和环境
# 下载代码
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repository
#安装环境
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install dependencies2.3.YOLOv5训练、自测和预测的代码及解释
2.3.1.YOLOv5训练代码
python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights --cfg yolov5n.yaml --batch-size 128可以根据train.py里面对应的参数修改训练参数。 需要的话可以修改该文件yolov5/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml的超参数进行训练。
2.3.2.YOLOv5验证代码
python val.py --data ../data.yaml --weights./runs/train/exp/weights/best.pt --imgsz640 --conf0.5 --iou0.6 --batch-size16 --device0同理可以参照val.py文件中的参数修改相关参数。
