yolov5m.yaml
images (relative to 'path') 128 images
val: images/val # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)
# Classes
nc: 1 # number of classes
names: ['face'] # class names
hyp.scratch-med.yaml (默认配置)
# YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license
# Parameters
nc: 1 # количество классов
depth_multiple: 0.67 # коэффициент глубины модели
width_multiple: 0.75 # коэффициент ширины слоя
❤️ Выполнение тренировочной команды
python train.py --data data/widerface.yaml --cfg models/yolov5m.yaml --hyp data/hyps/hyp.scratch-med.yaml --weights weights/yolov5m.pt --batch-size 16 --epochs 200 --name widerface-m
📌 Переименование best.pt в widerface-m.pt
📌 Параметры тренировки
Свойство | Значение |
---|---|
Количество слоёв | 369 |
Параметры | 20 871 318 |
GFLOPs | 48,0 |
Занятость памяти GPU | 10,3 ГБ |
Время выполнения | 7,055 ч |
Размер пакета | 16 |
Эпохи | 200 |
Гипотезы | hyp.scratch-med (по умолчанию) |
❗ Примечание: «Другие параметры тренировки» — это стандартные параметры YOLOv5.
📌 Показатели модели после тренировки (стандартные показатели оценки YOLOv5)
Категория | AP | AP50 |
---|---|---|
face | 0,416 | 0,756 |
📌 AP и AP50 по данным W&B после тренировки
📌 Потери при тренировке и валидации по данным W&B
❤️ Скачать модель
Модель | Адрес для скачивания | Размер модели | Область применения | Устройство |
---|---|---|---|---|
widerface-m | 百度云, код доступа: 5gfs | 42,1 МБ | В реальном времени, изображения, видео | GPU |
Вы можете оставить комментарий после Вход в систему
Неприемлемый контент может быть отображен здесь и не будет показан на странице. Вы можете проверить и изменить его с помощью соответствующей функции редактирования.
Если вы подтверждаете, что содержание не содержит непристойной лексики/перенаправления на рекламу/насилия/вульгарной порнографии/нарушений/пиратства/ложного/незначительного или незаконного контента, связанного с национальными законами и предписаниями, вы можете нажать «Отправить» для подачи апелляции, и мы обработаем ее как можно скорее.
Опубликовать ( 0 )