yolo修改
时间: 2025-03-30 08:07:56 浏览: 35
### 修改 YOLO 模型及其配置文件的方法
#### 自定义模型结构
要创建或修改 YOLO 的模型结构,可以通过编辑 YAML 配置文件实现。YAML 文件描述了网络架构中的各个模块以及它们之间的连接方式。例如,在 `yolo11.yaml` 中可以指定不同的层和参数[^1]。
以下是常见的修改项:
- **Backbone**: 定义主干网络的层数量、卷积核大小以及其他超参数。
- **Neck**: 主要是特征金字塔网络 (FPN) 或路径聚合网络 (PAN),用于增强多尺度检测能力。
- **Head**: 输出部分,通常包括分类分支和回归分支。
如果需要特定规模的模型(如 m 规模),则需在加载模型时通过名称明确指定,例如使用 `YOLO("yolo11m.yaml")` 而不是默认的小规模 n。
#### 数据集配置
对于数据集的设置,也需要一个单独的 YAML 文件来指明类别数量、图片存储位置等信息。假设有一个名为 `auto-parts-det.yaml` 的文件,则它应该包含训练集与验证集目录地址及相关标签说明。
当执行训练脚本时,可通过命令行传递这些配置选项给程序处理[^2]:
```bash
python train.py --data auto-parts-det.yaml --epochs 300 --weights yolov5n.pt --cfg yolo11.yaml --batch-size 128
```
注意不同版本可能支持的最大批量数有所差异,比如更大的模型像 X 版本仅能接受较小批次以适应内存限制。
#### 训练过程调优建议
除了上述结构调整外,还可以尝试调节学习率、优化器类型及其他影响收敛速度的因素。具体数值应依据实验反馈不断迭代改进直至达到满意效果为止。
```python
import torch.optim as optim
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1)
```
以上代码片段展示了如何初始化 Adam 作为优化算法并配合阶梯式降低策略管理整个周期内的动态变化规律。
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