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零代码做YOLO/RTDETR训练目标检测模型。

2024/10/25 18:31:36 来源:https://blog.csdn.net/llz19670/article/details/142989365  浏览:    关键词:零代码做YOLO/RTDETR训练目标检测模型。

镜像分为训练和推理测试两部分

1.推理测试

##推理测试页面,yolo文件夹内运行

streamlit run trainapp.py --server.port 8866(对外开放的端口号)

##此镜像环境包含Ultralytics库中的所有模型均可以使用

要想运行自己的模型可视化效果的话,可以将模型文件置于weights / detection路径下面即可运行页面程序,

推理运行如下:

训练:

2.训练过程

2.1数据集准备,

首先下载teample里面的数据集结构文件夹进行上传数据集

格式如下:

train
├── images
└── labels

valid
├── images
└── labels

yolo数据集标注格式:

class_id x y w h

class_id: 类别的id编号
x: 目标的中心点x坐标(横向) /图片总宽度
y: 目标的中心的y坐标(纵向) /图片总高度
w:目标框的宽度/图片总宽度
h: 目标框的高度/图片总高度

例如:

2.2训练

文件路径:

lanyun-tmp/ultralytics/ultralytics/cfg/datasets/

内容格式可以仿照:

 

2.4训练

运行图中的文件即可进行训练

可以选择模型以及填写参数数据集类别等:

2.5结果查看:

路径:

零代码镜像训练可进群了解:

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