yolov12跑通coco128

### 使用 YOLOv12 在 COCO128 数据集上的训练与测试 尽管当前主流的是 YOLOv5 及其后续版本，而 YOLOv12 并未被官方正式发布或广泛使用，可以推测您可能是指基于 YOLO 的改进版本或其他社区实现的变体。以下是针对如何在 COCO128 数据集上运行类似 YOLO 模型的一般流程。 #### 1. 准备环境 确保安装必要的依赖库并设置开发环境。通常情况下，YOLO 系列模型需要 PyTorch 或其他深度学习框架支持。如果您的目标是使用类似于 YOLOv5 的架构，则可以通过以下命令克隆仓库并安装依赖项： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 此部分适用于大多数 YOLO 实现方式[^2]。 #### 2. 下载数据集 COCO128 是一个简化版的数据集，包含 128 张图片及其对应的目标标注信息。可以从公开资源获取该数据集，并将其解压到指定目录下。注意检查 `results.csv` 文件是否存在以及是否记录了完整的性能指标变化情况[^1]。 #### 3. 配置数据集路径 编辑位于项目的 `data/coco128.yaml` 文件来定义数据源的位置。具体来说，更新字段如下所示： ```yaml train: ../datasets/coco128/images/train2017 val: ../datasets/coco128/images/train2017 ``` 由于 COCO128 缺乏独立验证集，因此训练集和验证集均指向同一文件夹下的图像集合[^3]。 #### 4. 修改超参数设定 调整适合于小型数据集的超参组合有助于提升最终表现效果。例如，在默认配置基础上减少批量大小 (`batch_size`) 和最大迭代次数 (`epochs`) 来适应有限样本量的情况: ```python # hyp.scratch-low.yaml example settings lr0: 0.01 # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) lrf: 0.2 # final OneCycleLR learning rate (fraction of lr0) momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1 weight_decay: 0.0005 # optimizer weight decay warmup_epochs: 3.0 # warmup epochs (fractions ok) warmup_momentum: 0.8 # warmup initial momentum warmup_bias_lr: 0.1 # warmup initial bias lr box: 0.05 # box loss gain cls: 0.3 # cls loss gain ... ``` 这些数值可以根据实际需求进一步微调[^5]。 #### 5. 启动训练过程 执行脚本来启动整个工作流。对于标准操作而言，只需提供合适的选项即可完成自动化处理： ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache ``` 上述指令中指定了输入分辨率、批次规模、总轮次数目以及其他重要组件的信息来源地址等参数。 #### 6. 测试阶段评估 当训练完成后，利用预设权重加载器对新实例实施推理预测活动。下面展示了一个简单的例子用于说明目的： ```python from utils.general import check_img_size from models.experimental import attempt_load import torch device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('runs/train/exp/weights/best.pt', map_location=device) # 加载最佳模型 stride = int(model.stride.max()) # 获取步幅长度 imgsz = check_img_size(640, s=stride) def detect(image_path): img = cv2.imread(image_path)[..., ::-1].transpose((2, 0, 1)) / 255. img = np.expand_dims(img.astype(np.float32), axis=0).to(device) pred = model(img)[0] ... ``` 以上代码片段展示了如何加载最优权值并对单张照片作出响应式反馈机制设计思路。 ---