autodl训练yolov9 - CSDN文库

### 配置YOLOv9环境在AutoDL平台上训练YOLOv9模型涉及几个关键步骤，包括设置工作环境、准备数据集以及启动训练过程。 #### 设置工作环境为了确保YOLOv9能够在AutoDL平台上顺利运行，首先需要建立合适的开发环境。尽管当前引用主要针对YOLOv5和YOLOv8[^1][^2][^3]，但这些指导原则同样适用于YOLOv9： - **安装依赖库**：根据YOLOv9官方文档的要求，安装必要的Python包和其他依赖项。 - **创建项目结构**：建议模仿YOLOv8的做法，在YOLOv9项目的根目录下创建`weights`文件夹用于存储预训练权重，并准备好其他必需的脚本如`train.py`等。 ```bash mkdir weights touch train.py ``` 对于YOLOv9而言，还需确认其特定版本所需的额外资源是否已妥善安置于相应路径内。 #### 准备数据集按照惯例，数据集应当被合理划分为训练集、验证集与测试集三部分。这一步骤至关重要，因为它直接影响到最终模型性能的好坏。具体操作可参照YOLOv5的相关指南： - 将图像及其对应的标签分别存放在指定子目录中； - 编写`.yaml`配置文件来定义各类别名称及图片位置信息；例如，假设有一个名为`custom_dataset.yaml`的数据描述文件，内容可能如下所示： ```yaml # custom_dataset.yaml path: ./datasets/custom/ train: images/train/ val: images/val/ test: images/test/ nc: 80 names: ['person', 'bicycle', ... ] ``` 此配置文件需放置于易于访问的位置以便后续调用。 #### 启动训练过程一旦前期准备工作完成，则可以通过编写简单的Python脚本来触发YOLOv9的学习流程。这里给出一段基于YOLOv8样式的简化版代码片段作为参考： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov9n.pt") # 假设存在这样的预训练模型 results = model.train( data="custom_dataset.yaml", imgsz=640, epochs=300, batch=16, device=0, workers=4 ) ``` 值得注意的是，上述示例中的`ultralytics.YOLO()`函数参数应依据实际使用的YOLOv9框架特性做出适当调整。此外，考虑到不同版本间的差异性，务必查阅最新的官方API说明以获取最准确的信息。

阅读全文

相关推荐

CSDN会员

开通CSDN年卡参与万元壕礼抽奖

海量 VIP免费资源千本正版电子书商城会员专享价千门课程&专栏

全年可省5,000元立即开通