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时间: 2025-03-30 13:03:47 浏览: 42
### Ultralytics YOLO 命令语法与用法 Ultralytics 提供的 YOLO 工具支持多种任务和模式,其命令具有高度灵活性。以下是关于 `TASK` 和 `MODE` 的具体说明以及对应的命令语法。 #### TASK 类型 YOLO 支持以下几种主要任务类型: 1. **detect**: 对象检测任务,用于识别图像中的物体及其边界框位置。 2. **classify**: 图像分类任务,用于判断输入图片属于哪个类别。 3. **segment**: 实例分割任务,不仅提供对象的位置还标注出像素级掩模。 4. **pose**: 关键点检测任务,主要用于人体姿态估计或其他关键点定位场景。 5. **obb (oriented bounding box)**: 定向边界框检测任务,适用于旋转矩形的目标检测。 每种任务都有特定配置文件 `.yaml` 来定义模型结构和其他参数设置[^1][^2]。 #### MODE 模式 YOLO 还提供了不同的运行模式以满足各种需求: - **train**: 训练一个新的模型或者微调已有模型。 - **val**: 验证已训练好的模型性能,在验证集上评估指标如 mAP 等。 - **predict**: 使用预训练权重对单张或多张图片进行推理预测。 - **export**: 导出当前模型到其他框架或格式(ONNX, TorchScript 等),便于部署应用环境。 #### 通用命令模板 ```bash yolo task=<task> mode=<mode> model=<model_path_or_name>.yaml data=<data_config>.yaml epochs=<num_epochs> batch=<batch_size> device=<device_type> ``` 其中 `<task>` 可选值为上述提到的任务名称;而 `<mode>` 则对应四种操作方式之一;另外还需要指定使用的模型路径或者默认模型名(`<model_path_or_name>`)、数据集配置文件 (`<data_config>.yaml`)以及其他超参比如迭代次数(`<num_epochs>`)、批次大小(`<batch_size>`)及计算设备(cpu/gpu cuda:id)[^3]. #### 示例代码片段 下面给出一些具体的例子帮助理解如何构建完整的 ultralytic-yolo 命令行指令. ##### 训练一个自定义的对象检测模型 假设我们有一个 coco 数据集样例,并希望基于 yolov8 动态头部改进版来进行训练,则可以这样写: ```bash yolo task=detect mode=train model=cfg/models/v8/yolov8_DynamicHead.yaml data=cfg/datasets/coco128.yaml epochs=100 batch=16 device=cpu project=yolov8 ``` ##### 执行实例分割推断测试 如果想加载官方提供的 pre-trained weights 并尝试做一次 instance segmentation 推理实验的话,可执行如下脚本: ```bash yolo task=segment mode=predict model=path/to/best_segmentation_model.pt source=test_images/ ``` ##### 将模型导出至 ONNX 格式以便后续加速优化处理 最后一步可能是为了方便实际产品线上服务考虑把最终版本转成 onnx 形式存储下来. ```bash yolo export model=path/to/final_trained_model.pt format=onnx opset_version=12 simplify=True ``` 以上就是有关于 ultralaytics yolo 不同功能模块下的基本使用介绍[^4]. ---
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Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist (test) PS D:\Python\ultralytics-main> & D:/Application/Anaconda/envs/test/python.exe d:/Python/ultralytics-main/val.py Ultralytics YOLOv8.0.105 Python-3.8.0 torch-1.13.1+cu116 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti with Max-Q Design, 6144MiB) YOLOv8s summary (fused): 168 layers, 11132550 parameters, 0 gradients, 28.5 GFLOPs Traceback (most recent call last): File "d:/Python/ultralytics-main/val.py", line 8, in <module> metrics = model.val() # no arguments needed, dataset and settings remembered File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "D:\Application\Anaconda\envs\test\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\engine\validator.py", line 127, in __call__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\data\utils.py", line 195, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "d:\Python\ultralytics-main\ultralytics\yolo\utils\checks.py", line 292, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: '/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml' does not exist

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