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Beschreibung: Meistere den Ultralytics YOLO OBB Trainer: Ein spezielles Tool fĂŒr das Training von YOLO Modellen mit Oriented Bounding Boxes. Detaillierte Informationen zur Verwendung, Modellinitialisierung und zum Trainingsprozess. SchlĂŒsselwörter: Ultralytics YOLO OBB Trainer, Oriented Bounding Box, OBB-Modelltraining, YOLO Modelltraining, Computer Vision, Deep Learning, Maschinelles Lernen, YOLO Objekterkennung, Modellinitialisierung, YOLO Trainingsprozess


Referenz fĂŒr ultralytics/models/yolo/obb/train.py

Hinweis

Diese Datei ist verfĂŒgbar unter https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/ yolo/obb/train .py. Wenn du ein Problem entdeckst, hilf bitte mit, es zu beheben, indem du einen Pull Request đŸ› ïž einreichst. Vielen Dank 🙏!



ultralytics.models.yolo.obb.train.OBBTrainer

Basen: DetectionTrainer

Eine Klasse, die die Klasse DetectionTrainer fĂŒr das Training auf Basis eines Oriented Bounding Box (OBB)-Modells erweitert.

Beispiel
from ultralytics.models.yolo.obb import OBBTrainer

args = dict(model='yolov8n-obb.pt', data='dota8.yaml', epochs=3)
trainer = OBBTrainer(overrides=args)
trainer.train()
Quellcode in ultralytics/models/yolo/obb/train.py
class OBBTrainer(yolo.detect.DetectionTrainer):
    """
    A class extending the DetectionTrainer class for training based on an Oriented Bounding Box (OBB) model.

    Example:
        ```python
        from ultralytics.models.yolo.obb import OBBTrainer

        args = dict(model='yolov8n-obb.pt', data='dota8.yaml', epochs=3)
        trainer = OBBTrainer(overrides=args)
        trainer.train()
        ```
    """

    def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None):
        """Initialize a OBBTrainer object with given arguments."""
        if overrides is None:
            overrides = {}
        overrides["task"] = "obb"
        super().__init__(cfg, overrides, _callbacks)

    def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):
        """Return OBBModel initialized with specified config and weights."""
        model = OBBModel(cfg, ch=3, nc=self.data["nc"], verbose=verbose and RANK == -1)
        if weights:
            model.load(weights)

        return model

    def get_validator(self):
        """Return an instance of OBBValidator for validation of YOLO model."""
        self.loss_names = "box_loss", "cls_loss", "dfl_loss"
        return yolo.obb.OBBValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args))

__init__(cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None)

Initialisiere ein OBBTrainer-Objekt mit den angegebenen Argumenten.

Quellcode in ultralytics/models/yolo/obb/train.py
def __init__(self, cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None):
    """Initialize a OBBTrainer object with given arguments."""
    if overrides is None:
        overrides = {}
    overrides["task"] = "obb"
    super().__init__(cfg, overrides, _callbacks)

get_model(cfg=None, weights=None, verbose=True)

Gibt ein OBBModel zurĂŒck, das mit der angegebenen Konfiguration und den Gewichten initialisiert wurde.

Quellcode in ultralytics/models/yolo/obb/train.py
def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):
    """Return OBBModel initialized with specified config and weights."""
    model = OBBModel(cfg, ch=3, nc=self.data["nc"], verbose=verbose and RANK == -1)
    if weights:
        model.load(weights)

    return model

get_validator()

RĂŒckgabe einer Instanz von OBBValidator fĂŒr die Validierung des YOLO Modells.

Quellcode in ultralytics/models/yolo/obb/train.py
def get_validator(self):
    """Return an instance of OBBValidator for validation of YOLO model."""
    self.loss_names = "box_loss", "cls_loss", "dfl_loss"
    return yolo.obb.OBBValidator(self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args))





Erstellt am 2024-01-05, Aktualisiert am 2024-01-12
Autoren: glenn-jocher (2)