YOLOV10训练自己的数据集

***************************************************

码字不易,收藏之余,别忘了给我点个赞吧!

***************************************************

Start

YOLOV10训练自己的数据集

官方论文:https://arxiv.org/abs/2405.14458

1.下载官方代码

下载地址:https://github.com/THU-MIG/yolov10/tree/main

进入网址后,先点击code按钮,再点击Download ZIP,下载的文件是一个压缩包:yolov10-main.zip
在这里插入图片描述

2.解压压缩包文件

解压后,文件夹里的内容如下图所示:
在这里插入图片描述

3.下载模型预训练权重文件

YOLOV10N:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10n.pt
YOLOV10S:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10s.pt
YOLOV10M:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10m.pt
YOLOV10B:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10b.pt
YOLOV10L:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10l.pt
YOLOV10X:https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.1/yolov10x.pt

作者此处下载的是YOLOV10N的预训练权重,将权重文件放置在项目文件夹yolov10-main中,如下图所示:
在这里插入图片描述

4. 新增my_train.py文件

在项目文件夹yolov10-main下新建一个my_train.py文件,将以下代码复制保存到该文件中。

from ultralytics import YOLOv10model = YOLOv10('yolov10n.yaml').load('yolov10n.pt')
# Train the model
results = model.train(data='a_tb.yaml',epochs=200,imgsz=640,batch=16,optimizer='SGD',lr0=0.01,device=0)

在这里插入图片描述

5. 新建数据集文件夹

在pycharm中打开项目文件夹yolov10-main,按照yolo数据集的标准准备好图像和标签文件,作者此处的数据集文件夹为a_tb_data,里面有train,val,test三个文件夹,请按照以下形式准备好数据集
在这里插入图片描述

6. 修改yolov10n.yaml文件

打开文件: yolov10-main/ultralytics/cfg/models/v10/yolov10n.yaml ,修改nc的值,若要检测的目标为n种,则值为n,作者数据集检测的目标为1种,因此n=1。
在这里插入图片描述

7. 新增a_tb.yaml文件

在yolov10-main/ultralytics/cfg/datasets文件夹下新增一个文件a_tb.yaml,将以下代码块复制到该文件中保存。path表示数据集a_tb_data的路径,names:表示类别的名称,依次用0,1,2,3表示。

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: C:\Users\22120\Desktop\yolov10-main\a_tb_data # dataset root dir
train: train/images # train images (relative to 'path') 1052 images
val: test/images # val images (relative to 'path') 225 images
test: test/images # test images (relative to 'path') 227 images# Classes
names:0: tb#1: car#2: pig

8. 开始训练模型YOLOV10N

打开my_train.py,model.train中可以修改相应的参数,参数的名称来自yolov10-main/ultralytics/cfg/default.yaml 文件,作者这里只进行简单配置,配置完信息后,鼠标右键run,如下图所示。
在这里插入图片描述

9. 查看运行结果

等待运行结束后,在yolov10-main/runs/detect文件夹下会生成新的train文件夹,里面记录了训练过程、验证过程、最优模型权重等等。
在这里插入图片描述

10. 验证YOLOV10N模型

首先新增my_val.py文件,复制以下代码至该文件保存,其中runs/detect/train/weights/best.pt 则是训练完成后生成的权重文件路径。

from ultralytics import YOLOv10# Load a modelmodel = YOLOv10('runs/detect/train/weights/best.pt')  # load a custom model# Validate the model
metrics = model.val(data='a_tb.yaml',batch=16)  # no arguments needed, dataset and settings remembered
metrics.box.map    # map50-95
metrics.box.map50  # map50
metrics.box.map75  # map75
metrics.box.maps   # a list contains map50-95 of each category

在my_val.py文件中鼠标右键run,进行验证
在这里插入图片描述
验证完成后,在yolov10-main/runs/detect文件夹下会生成新的val文件夹,里面记录了验证过程、验证结果等等。
在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/21203.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

使用busybox快速创建rootfs系统(硬件:atk-dl6y2c)

目录 概述 1 编译busybox 1.1 配置Makefile 1.2 需改参数 1.3 配置busybox 1.4 编译busybox 2 完善 rootfs下文件 2.1 rootfs 的“/lib”目录添加库文件 2.2 rootfs 的“usr/lib”目录添加库文件 2.3 创建其他目录 3 完善其他文件 3.1 完善etc/init.d/rcS 3.2 完善…

Golang | Leetcode Golang题解之第128题最长连续序列

题目: 题解: func longestConsecutive(nums []int) int {numSet : map[int]bool{}for _, num : range nums {numSet[num] true}longestStreak : 0for num : range numSet {if !numSet[num-1] {currentNum : numcurrentStreak : 1for numSet[currentNum…

【CMake】CMake入门(五)打包安装程序 使用CMake管理库 打包调试版和发行版

本篇文章不是新手入门教学文章,主要是记录笔者个人的学习笔记 CMake入门(五) 一、打包二、使用CMake管理库三、打包调试版和发行版 一、打包 发布程序可以有多种形式,比如安装包、压缩包、源文件等。CMake也提供了打包程序cpack可…

YOLOv8训练自定义项目

训练内容:基于yolo的筒纱实例分割 数据设置: 1)https://ultralytics.com/assets/coco8-seg.zip,下载coco8-seg.zip,解压,记住各个文件夹内的文件名(12为为长度,如000000000001.jpg…

8、架构-分布式的共识

概述 在正式探讨分布式环境中面临的各种技术问题和解决方案前,我 们先把目光从工业界转到学术界,学习几种具有代表性的分布式共识 算法,为后续在分布式环境中操作共享数据准备好理论基础。下面笔 者从一个最浅显的场景开始,引出本…

金钱的认知,你如何理解呢?

金钱的认知 建立在金钱之上的爱情是纯真的爱,朋友关系也才够纯粹,才是单纯的世界,反之没了钱的条件爱情和友情的美好关系极易破碎,也极易反目成仇。 心若美好钱就美好,心有欲望狰狞钱就是只咬人的老虎,钱…

python练习五

Title1:请实现一个装饰器,每次调用函数时,将函数名字以及调用此函数的时间点写入文件中 代码: import time time time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) # 获取当前的时间戳 # 定义一个有参装饰器来实…

Linux 僵尸进程和孤儿进程

一.Z(zombie)-僵尸进程 1.僵死状态(Zombies)是一个比较特殊的状态。当进程退出并且父进程(使用wait()系统调用后)没有读取到子进程退出的返回代码时就会产生僵死(尸)进程 2.僵死进程会以终止状态保持在进程表中,并且会…

【代码随想录37期】Day24 回溯 组合

理论基础 回溯是一种搜索方式,通常通过穷举来解决问题,核心思想是从一个初始状态出发、暴力搜索所有可能的方案,遇到正确的解法则记录下来,直到结束,这是一个典型的深度优先搜索思想:不撞南墙不回头 回溯…

Java17 --- SpringCloud之seate

目录 一、创建seata需要的mysql数据库表 二、修改seata的配置文件 三、启动nacos及seata 四、创建需要的数据库及表 一、创建seata需要的mysql数据库表 CREATE DATABASE seata;CREATE TABLE IF NOT EXISTS global_table(xid VARCHAR(128) NOT NULL,…

C++ | Leetcode C++题解之第128题最长连续序列

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution { public:int longestConsecutive(vector<int>& nums) {unordered_set<int> num_set;for (const int& num : nums) {num_set.insert(num);}int longestStreak 0;for (const int& num : num_set) {…

隐马尔可夫链

1 马尔可夫链 马尔科夫链&#xff08;Markov Chain&#xff09;是一种数学模型&#xff0c;它描述了一系列可能事件的概率&#xff0c;其中每个事件的发生仅依赖于前一个事件的状态。这一特性称为“无记忆性”或“马尔可夫性质”。我将用一个简单的天气预测模型作为例子来解释马…

【组合数学 隔板法 容斥原理】放球问题

本文所属分类 组合数学汇总 8类放球问题 放球问题是一类很有意思的排列组合问题。通俗来说&#xff0c;就是把n个小球放到m个盒子里&#xff0c;问有几种放法。具体可以从3个维度&#xff0c;每个维度2种情况&#xff0c;共8种情况&#xff1a; 维度一&#xff1a;小球是否相…

对象业务的追加写接口

类似文件的追加写操作&#xff0c;在对象的末尾增加新的数据内容。 本文有如下假定&#xff1a; 对象存储服务基于文件语义实现。使用PUT方式上传的对象&#xff0c;内部使用一个文件和对应的元数据来承载。使用多段方式上传的对象&#xff0c;内部使用多个段文件、元数据来承…

【面试题-012】什么是Spring 它有哪些优势

文章目录 Spring有哪些优势有哪些优势Spring和Springboot区别在 Spring 框架中&#xff0c;什么是AOP核心概念应用场景 Spring有哪些通知类型 Spring 是一个开源的 Java 平台&#xff0c;由 Rod Johnson 创建&#xff0c;用于简化企业级 Java 应用程序的开发。它于 2003 年首次…

T-Pot多功能蜜罐实践@debian12@FreeBSD

T-Pot介绍 T-Pot是一个集所有功能于一身的、可选择分布式的多构架&#xff08;amd64&#xff0c;arm64&#xff09;蜜罐平台&#xff0c;支持20多个蜜罐和很多可视化选项&#xff0c;使用弹性堆栈、动画实时攻击地图和许多安全工具来进一步改善欺骗体验。GitHub - telekom-sec…

15.FreeRTOS数据结构:StreamBuffer,MessageBuffer和Queue的区别

FreeRTOS数据结构&#xff1a;StreamBuffer&#xff0c;MessageBuffer和Queue的区别 介绍 在嵌入式系统开发中&#xff0c;任务间的通信是非常重要的一部分。FreeRTOS提供了多种数据结构来实现任务间的通信&#xff0c;包括StreamBuffer&#xff0c;MessageBuffer和Queue。这…

SpringBootWeb登录认证

JWT令牌 JSON Web Token JSON Web Tokens - jwt.ioJSON Web Token (JWT) is a compact URL-safe means of representing claims to be transferred between two parties. The claims in a JWT are encoded as a JSON object that is digitally signed using JSON Web Signatur…

MogDBopenGauss查询重写规则uniquecheck

在MogDB&openGauss中&#xff0c;参数rewrite_rule用于控制查询重写&#xff0c;本文介绍查询重写规则uniquecheck uniquecheck表示提升无agg的where子查询 现在有如下例子 orcl> explain analyze select count(*)from test01 t1where t1.data_object_id (select data…

文件系统和日志分析

文件系统 概述 文件是存储在硬盘上的。硬盘上的最小存储单位是扇区&#xff0c;每个扇区的大小是512字节。 inode号&#xff1a;又叫索引号&#xff0c;保存的是元信息&#xff08;主要有文件的属性 &#xff1a;包括权限&#xff0c;创建者&#xff0c;创建日期等&#xff…