训练yolo模型
时间: 2025-05-08 11:00:52 浏览: 39
### 训练 YOLO 模型的过程
YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法。为了训练一个自定义的 YOLO 模型,通常需要准备数据集、配置文件以及调整超参数。以下是关于如何训练 YOLO 模型的具体说明:
#### 数据集准备
在开始训练前,需准备好标注的数据集。YOLO 使用的是边界框格式来表示物体的位置。每张图像对应一个 `.txt` 文件,其中每一行代表一个对象及其位置信息,格式如下:
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
这些值均被归一化到 `[0, 1]` 范围内[^2]。
#### 安装依赖库
要训练 YOLO 模型,首先需要安装必要的工具包。例如 Darknet 或 PyTorch 版本的实现(如 Ultralytics 提供的 `ultralytics/yolov5`)。对于基于 PyTorch 的版本,可以通过以下命令克隆仓库并设置环境:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置文件
创建或修改配置文件以适配自己的数据集。这包括指定类别数量、路径以及其他超参数。典型的配置文件可能看起来像这样:
```yaml
train: path/to/train/images/
val: path/to/validation/images/
nc: 80 # 类别数
names: ['class_1', 'class_2'] # 类别的名称列表
```
#### 开始训练
一旦完成上述准备工作,可以启动训练过程。通过传递合适的参数给脚本来执行这一操作。下面是一个简单的例子,展示如何调用训练函数:
```python
from yolov5 import train
if __name__ == '__main__':
train.run(imgsz=640,
batch=-1,
epochs=50,
data='path_to_config.yaml',
weights='yolov5s.pt') # 可选预训练权重
```
这里的关键选项解释如下:
- `imgsz`: 输入图片大小,默认为 640×640 像素。
- `batch`: 批量大小;如果设为 `-1` 则会自动计算最佳批量尺寸。
- `epochs`: 总共迭代次数。
- `data`: 上述提到的 YAML 格式的配置文件地址。
- `weights`: 初始化网络使用的权重文件名,可为空白初始化或者加载官方提供的预训练模型[^3]。
#### 后处理与评估
当训练完成后,保存下来的最优权重量可用于测试阶段。此时还可以利用 COCO mAP 等指标衡量性能表现,并进一步优化模型结构或调节学习率等策略提升效果。
```python
import torch
from yolov5.utils.general import strip_optimizer
strip_optimizer('best.pt') # 清理后的 pt 权重更轻便部署
```
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