yolov12训练代码
时间: 2025-05-04 12:48:26 浏览: 27
目前尚未有官方发布的 YOLOv12 模型及其训练代码。最新的公开版本为 YOLOv8,由 Ultralytics 提供支持[^3]。然而,可以推测未来可能推出的 YOLOv12 将延续其前代版本的设计理念和技术特点。
以下是基于现有技术实现的一个假设性的 YOLOv12 训练代码框架:
### 假设性 YOLOv12 训练代码
```python
from ultralytics import YOLO
def train_yolov12(model_path, data_config, epochs=100, batch_size=16):
"""
使用 YOLOv12 进行模型训练的函数。
参数:
model_path (str): 预训练权重路径或模型配置文件名(如 'yolov12.yaml' 或 'pretrained_weights.pt')
data_config (str): 数据集配置文件路径(yaml 格式),定义类别、图像路径等信息
epochs (int): 总训练轮数,默认为 100 轮
batch_size (int): 批次大小,默认为 16
返回:
None
"""
# 加载预训练模型或创建新模型
model = YOLO(model_path)
# 开始训练过程
results = model.train(
data=data_config,
epochs=epochs,
batch=batch_size,
imgsz=640 # 图像尺寸设置为 640x640
)
if __name__ == "__main__":
# 定义参数
MODEL_PATH = "path/to/yolov12_pretrained.pth"
DATA_CONFIG = "path/to/data/config.yaml"
# 启动训练
train_yolov12(MODEL_PATH, DATA_CONFIG, epochs=50, batch_size=8)
```
上述代码展示了如何加载一个预训练模型并启动训练流程。如果不存在预训练权重,则可以通过指定模型架构 YAML 文件来初始化一个新的 YOLOv12 模型[^4]。
需要注意的是,在实际应用中还需要准备相应的数据集以及对应的配置文件 `data_config`,该文件通常包含如下字段:
- `train`: 训练图片目录;
- `val`: 验证图片目录;
- `nc`: 类别数量;
- `names`: 类别名称列表。
#### 关于 TensorRT 的部署
对于高性能推理需求,可参考 YOLOv10 中提到的方法将训练好的模型导出至 ONNX 格式后再通过 TensorRT 进行优化部署[^1]。
---
阅读全文
相关推荐















