训练yolov12怎么续上
时间: 2025-04-30 17:46:02 浏览: 43
### 继续训练 YOLOv12 模型的方法和配置参数
继续训练 YOLOv12 模型的过程类似于其他版本的 YOLO 模型,主要涉及加载预训练权重、设置数据集路径、调整超参数以及指定设备等操作。以下是详细的说明:
#### 加载模型与权重
为了继续训练 YOLOv12 模型,可以使用 `ultralytics` 提供的功能加载已有的模型及其权重文件。这通常是一个 `.pt` 文件,包含了之前训练的结果。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载现有的 YOLOv12 权重文件
model = YOLO("yolov12_last.pt") # 替换为实际保存的权重文件名
```
此部分代码用于加载上一次训练结束时保存的最佳或最后状态的权重[^1]。
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#### 设置数据集配置
在继续训练前,需确保数据集配置文件(如 `coco8.yaml` 或自定义的数据 YAML 文件)正确无误。该文件应包含以下字段:
- **train**: 训练集图片目录。
- **val**: 验证集图片目录。
- **nc**: 类别数量。
- **names**: 各类别的名称列表。
例如,假设有一个名为 `custom_dataset.yaml` 的文件,则可以通过如下方式指定数据源:
```yaml
train: ../datasets/train/images/
val: ../datasets/valid/images/
nc: 3
names: ['cat', 'dog', 'bird']
```
接着,在 Python 脚本中引用这个 YAML 文件作为数据配置项:
```python
results = model.train(
data="custom_dataset.yaml",
epochs=50,
imgsz=640,
batch=16,
resume=True # 表明这是从上次中断处恢复训练
)
```
这里的关键在于设置了 `resume=True` 参数,它会自动读取之前的日志并从中断的地方重新开始优化过程。
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#### 调整超参数
除了基本的训练周期数 (`epochs`) 和输入尺寸 (`imgsz`) 外,还可以进一步微调一些重要的超参数以提升性能,比如学习率调度器的选择、批量大小 (`batch`) 等。如果硬件资源允许,增大批次规模可能会加速收敛速度;反之则可能需要降低批次规模以免内存溢出。
另外需要注意的是 GPU 设备分配情况——当有多张显卡可用时可通过传递索引来充分利用计算能力:
```python
device=[0, 1] # 使用第0号和第1号GPU共同参与运算
```
上述例子展示了双卡环境下的分布式处理方法^。
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#### 测试与评估
完成新一轮迭代之后,应当对新得到的模型进行全面测试验证其泛化能力和准确性。可执行如下命令来进行评价分析:
```bash
$ python val.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --data custom_dataset.yaml --task test
```
或者直接利用 API 接口实现自动化流程控制:
```python
metrics = model.val()
print(metrics.box.map) # 输出平均精度均值[email protected]:0.95
```
以上步骤能够帮助确认当前阶段成果的有效性,并为进一步改进提供依据[^3]。
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### 示例完整脚本
综合起来看,整个继续训练的工作流可以用一段紧凑的程序概括出来:
```python
from ultralytics import YOLO
# 初始化YOLOv12实例
model = YOLO("yolov12_last.pt")
# 定义训练参数
training_params = {
"data": "custom_dataset.yaml",
"epochs": 50,
"imgsz": 640,
"batch": 16,
"device": [0, 1],
"resume": True
}
# 开始训练
results = model.train(**training_params)
# 执行最终评估
metrics = model.val()
print(f"Validation mAP score: {metrics.box.map}")
```
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