YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-train.py

train.py

ultralytics\models\yolov10\train.py

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train.py

1.所需的库和模块

2.class YOLOv10DetectionTrainer(DetectionTrainer): 


1.所需的库和模块

from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer
from .val import YOLOv10DetectionValidator
from .model import YOLOv10DetectionModel
from copy import copy
from ultralytics.utils import RANK

2.class YOLOv10DetectionTrainer(DetectionTrainer): 

# 这段代码定义了一个名为 YOLOv10DetectionTrainer 的类,该类继承自 DetectionTrainer ,用于训练 YOLOv10 检测模型。
# 定义了一个名为 YOLOv10DetectionTrainer 的类,它继承自 DetectionTrainer 。这表明该类继承了父类 DetectionTrainer 的所有属性和方法,同时可以添加或覆盖一些特定于 YOLOv10 模型训练的功能。
class YOLOv10DetectionTrainer(DetectionTrainer):# 定义了一个名为 get_validator 的方法,属于 YOLOv10DetectionTrainer 类的实例方法。该方法用于返回一个用于验证 YOLO 模型的验证器实例。def get_validator(self):# 返回用于 YOLO 模型验证的 DetectionValidator。"""Returns a DetectionValidator for YOLO model validation."""# 定义了 self.loss_names 属性,存储了模型验证过程中使用的损失名称。这些名称用于记录或显示不同类型的损失值,例如 :# box_om 和 box_oo :与边界框的损失相关( om(one2many) 和 oo(one2one) 表示不同的计算方式或阶段,)。# cls_om 和 cls_oo :与分类损失相关。# dfl_om 和 dfl_oo :与某种特定的损失计算方式(如 DFL,表示分布焦点损失)相关。self.loss_names = "box_om", "cls_om", "dfl_om", "box_oo", "cls_oo", "dfl_oo", # 返回一个 YOLOv10DetectionValidator 实例,用于验证 YOLO 模型。# self.test_loader :将 self.test_loader 作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.test_loader 通常是一个数据加载器,用于加载验证数据集。# save_dir=self.save_dir :将 self.save_dir 作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.save_dir 是一个保存验证结果或日志的目录路径。# args=copy(self.args) :将 self.args 的副本作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.args 是一个包含训练或验证参数的字典或对象, copy 用于避免直接修改原始参数。# _callbacks=self.callbacks :将 self.callbacks 作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.callbacks 是一个回调函数列表,用于在验证过程中执行一些额外的操作(如日志记录、早停等)。return YOLOv10DetectionValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args), _callbacks=self.callbacks)# 定义了一个名为 get_model 的方法,用于返回一个 YOLO 检测模型实例。该方法接受以下参数 :# 1.cfg :模型配置文件或配置字典。# 2.weights :预训练权重文件路径。# 3.verbose :是否打印详细信息。def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):# 返回 YOLO 检测模型。"""Return a YOLO detection model."""# 创建一个 YOLOv10DetectionModel 实例。# cfg :模型配置。# nc=self.data["nc"] : nc 表示类别数量,从 self.data 字典中获取。# verbose=verbose and RANK == -1 :只有当 verbose 为 True 且 RANK 为 -1 时才打印详细信息。 RANK 通常用于分布式训练,表示当前进程的编号。model = YOLOv10DetectionModel(cfg, nc=self.data["nc"], verbose=verbose and RANK == -1)# 如果提供了 weights 参数,则执行以下操作。if weights:# 调用 model 的 load 方法,加载指定路径的权重文件。model.load(weights)# 返回创建的 YOLOv10DetectionModel 实例。return model
# 这段代码定义了一个 YOLOv10DetectionTrainer 类,用于训练 YOLOv10 检测模型。它提供了两个主要方法。 get_validator :用于创建一个验证器对象,用于评估模型在测试数据集上的性能。 get_model :用于创建并加载 YOLOv10 检测模型实例,支持加载预训练权重。通过继承 DetectionTrainer ,该类可以复用父类的一些通用功能,同时通过覆盖方法或添加新方法,实现了针对 YOLOv10 模型的特定训练和验证逻辑。

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