每次加载到这里就结束了，不能成功开启训练，也不知道问题出在哪，希望大家指点一下
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- 2024-04-15 23:55冰万森的博客 本实验使用了Yolov4和PyTorch训练了水果数据集，实现水果的识别分类，数据集主要有dragon fruit，snake fruit，pineapple(火龙果、蛇果、菠萝)三种水果的图片共计200张，最后mAP达到89.17%，并成功预测了水果图片的...
- 2024-04-28 23:11心碎小ki的博客 养成好习惯，有requirements.txt先看requirements.txt，这里是把所需要的包都罗列出来了，如果只想用CPU训练数据集和预测，可以直接安装，如果是想要GPU和Cuda训练和预测数据集，记得删除torch和torchvision那两行，...
- 2024-04-28 00:05筱傑951的博客 本实验的主要目标是使用YOLOv4算法，通过自己标注的数据集进行训练，得到一个训练好的模型。随后，我们将使用这个训练好的模型对测试图片进行对象检测，并展示检测结果。经过训练，我们得到了一个针对特定对象的...
- 2025-03-30 16:31Wiktok的博客 YOLOv8模型的损失函数是衡量模型预测值与真实值之间差异的关键工具，它在模型训练过程中起到了至关重要的作用。定位损失（Box Loss，合记为box_loss）：定位损失用于衡量预测框与真实框之间的误差，通常采用 GIoU...
- 2023-03-25 17:12耿耿@耿耿的博客 YOLOV7训练自己的数据集以及训练结果分析(手把手教你)
- 2025-04-08 13:09小熊Moira的博客 YOLOv11训练步骤：①配置GPU环境；②标注数据并划分训练/验证/测试集（8:1:1）；③创建YAML文件配置数据集路径及类别；④按硬件条件选择预训练模型（n/s/m/l/x）；⑤设定类别数后启动训练，核心参数含学习率（0.001...
- 2024-01-02 17:22陈咏之的博客 yolov8 模型是截止目前该系列最新的模型，可以完成检测、分类、分割任务，而且支持多种图像格式包括视频。它的分割任务已经不局限于矩形框的预测，可以完成多边形的物体分割。
- 2025-04-23 13:31醉后不知天在水 满船清梦压星河的博客 yolo系列之yolov5的训练测试之训练自己的权重文件模型
- 2025-02-24 14:30挂科边缘的博客 YOLO 系统尊嘟太卷了吧，YOLOv11 还没完明白，YOLOv12 就重磅来袭，YOLOv12 是由纽约州立大学联合中科院在 2025年2月19 日发布，从 YOLOv12 论文题目我们大概就知道做了那些更新 ，下图是YOLOv12 在 COCO 数据集上的...
- 2025-05-21 08:25@HLLL的博客 主要内容包括： YOLOv8简介：性能优势及支持的计算机视觉任务 安装方法：通过pip或GitHub安装 基础使用：加载预训练模型进行目标检测 模型训练步骤：从数据集准备、图片标注到构建yaml配置文件 自定义模型验证：使用...
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问题事件
已结题
（查看结题原因） 4月8日-
创建了问题
4月5日