yolov9n训练
时间: 2025-05-24 08:59:09 浏览: 17
### YOLOv9n 训练教程及配置方法
YOLOv9 是一种基于梯度编程的目标检测算法,其继承了 YOLO 系列的优点并进一步优化性能。以下是有关如何使用 YOLOv9n 进行训练的具体说明。
#### 1. 安装依赖项
为了顺利运行 YOLOv9 的训练过程,需先安装必要的 Python 库和工具包。可以通过以下命令完成环境搭建:
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov9.git
cd yolov9
pip install -r requirements.txt
```
此步骤确保 PyTorch 和其他必需库已正确安装[^2]。
#### 2. 数据集准备
数据集的构建对于模型训练至关重要。参照 YOLOv5 至 YOLOv8 的标准,数据标注应采用 COCO 或 VOC 格式,并通过 YAML 文件描述数据结构。例如,创建 `data.yaml` 文件如下所示:
```yaml
train: ../datasets/hat/train/images/
val: ../datasets/hat/valid/images/
nc: 2
names: ['with_helmet', 'without_helmet']
```
其中:
- `train`: 指向训练图像路径;
- `val`: 验证图像路径;
- `nc`: 类别数量;
- `names`: 各类别的名称列表[^1]。
#### 3. 创建训练脚本
类似于 YOLOv8 中的做法,在根目录下新增名为 `train.py` 的文件,内容可参考以下代码片段:
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载模型
model = YOLO("ultralytics/cfg/models/v9/yolov9n.yaml") # 自定义模型架构
# 如果加载预训练权重,则替换为下面这行
# model = YOLO("yolov9n.pt")
# 开始训练
model.train(
data="dataset/data.yaml", # 数据集配置文件路径
imgsz=640, # 输入图片尺寸
epochs=100, # 总轮次数
batch=16, # 批量大小
workers=4, # 工作线程数
device='cuda' # 使用 GPU ('cpu' 表示 CPU)
)
```
注意:如果不需要初始化任何预训练权重,请删除或注释掉加载 `.pt` 权重的相关语句[^3]。
#### 4. 调整超参数
在实际应用中可能需要调整更多高级选项以适应特定场景需求。比如关闭马赛克增强 (`close_mosaic`)、启用混合精度计算 (`amp=True`) 等设置均会影响最终效果。具体参见官方文档中的完整 API 列表[^2]。
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