yolov11里train.py
时间: 2025-05-09 08:39:57 浏览: 21
### 关于YOLOv11 `train.py` 文件的使用说明
目前官方并没有发布名为 YOLOv11 的版本,最新的稳定版为 YOLOv7 和一些社区维护的变体如 YOLOX 或 PP-YOLO 系列。对于假设存在的 YOLOv11 版本中的 `train.py` 文件,可以推测其基本结构和参数设定会继承自之前的版本并可能引入新的特性。
基于现有资料[^1],通常情况下,`train.py` 主要用于启动训练过程,并接受多个命令行参数来控制训练行为:
#### 基础参数配置
- **初始化模型权重 (`--weights`)**
如果存在预训练模型,则可以选择 yolov5m, yolov5s, yolov5x, yolov5l 中的一种作为初始权重;如果不指定则表示不加载任何预训练权重。
- **配置文件路径 (`--config`, `--data`, `--hyp`)**
需提供三个 YAML 格式的配置文件:一个是定义网络架构的 `.yaml` 文件,另一个是指定数据集信息的数据配置文件,最后是一个超参配置文件用来调整学习率等重要参数。
#### 训练细节设置
- **迭代次数 (`--epochs`) 及批量大小 (`--batch-size`)**
这两个参数决定了整个训练过程中更新梯度的总轮次以及每次前向传播所用样本的数量。
- **输入图像尺寸 (`--img-size`)**
设置输入到神经网络中的图片分辨率,默认可能是640×640像素。
- **其他辅助选项**
包括但不限于是否启用矩形填充裁剪(`--rect`)、是否继续上次未完成的任务(`--resume`)等功能开关。
考虑到未来版本可能会增加更多功能,在实际操作时建议查阅对应版本的具体文档获取最新最准确的信息。
```python
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, required=True, help='model.yaml path')
parser.add_argument('--data', type=str, required=True, help='dataset.yaml path')
parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300, help='number of epochs')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs')
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
opt = parser.parse_args()
main(opt)
```
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