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Devoluciones de llamada

Devoluciones de llamada

Ultralytics admite retrollamadas como puntos de entrada en etapas estrat茅gicas de los modos entrenar, val, exportar y predecir. Cada llamada de retorno acepta un Trainer, Validatoro Predictor en funci贸n del tipo de operaci贸n. Todas las propiedades de estos objetos se encuentran en la secci贸n Referencia de la documentaci贸n.



Observa: Dominar Ultralytics YOLOv8 : Devoluciones de llamada

Ejemplos

Devoluci贸n de informaci贸n adicional con Predicci贸n

En este ejemplo, queremos devolver el fotograma original con cada objeto resultado. As铆 es como podemos hacerlo

from ultralytics import YOLO


def on_predict_batch_end(predictor):
    """Handle prediction batch end by combining results with corresponding frames; modifies predictor results."""
    _, image, _, _ = predictor.batch

    # Ensure that image is a list
    image = image if isinstance(image, list) else [image]

    # Combine the prediction results with the corresponding frames
    predictor.results = zip(predictor.results, image)


# Create a YOLO model instance
model = YOLO(f"yolov8n.pt")

# Add the custom callback to the model
model.add_callback("on_predict_batch_end", on_predict_batch_end)

# Iterate through the results and frames
for result, frame in model.predict():  # or model.track()
    pass

Todas las rellamadas

Aqu铆 est谩n todas las llamadas de retorno admitidas. Consulta el c贸digo fuente de las llamadas de retorno para m谩s detalles.

Llamadas del formador

Devoluci贸n de llamada Descripci贸n
on_pretrain_routine_start Se activa al inicio de la rutina de preentrenamiento
on_pretrain_routine_end Se activa al final de la rutina de preentrenamiento
on_train_start Se activa cuando comienza el entrenamiento
on_train_epoch_start Se activa al inicio de cada 茅poca de entrenamiento
on_train_batch_start Se activa al inicio de cada lote de entrenamiento
optimizer_step Se activa durante el paso del optimizador
on_before_zero_grad Se activa antes de poner a cero los gradientes
on_train_batch_end Se activa al final de cada lote de entrenamiento
on_train_epoch_end Se activa al final de cada 茅poca de entrenamiento
on_fit_epoch_end Se activa al final de cada 茅poca de ajuste
on_model_save Se activa cuando se guarda el modelo
on_train_end Se activa cuando finaliza el proceso de entrenamiento
on_params_update Se activa cuando se actualizan los par谩metros del modelo
teardown Se activa cuando se est谩 limpiando el proceso de entrenamiento

Llamadas de retorno del Validador

Devoluci贸n de llamada Descripci贸n
on_val_start Se activa cuando comienza la validaci贸n
on_val_batch_start Se activa al inicio de cada lote de validaci贸n
on_val_batch_end Se activa al final de cada lote de validaci贸n
on_val_end Se activa cuando finaliza la validaci贸n

Llamadas de retorno del predictor

Devoluci贸n de llamada Descripci贸n
on_predict_start Se activa cuando se inicia el proceso de predicci贸n
on_predict_batch_start Se activa al inicio de cada lote de predicci贸n
on_predict_postprocess_end Se activa al final del postprocesamiento de la predicci贸n
on_predict_batch_end Se activa al final de cada lote de predicci贸n
on_predict_end Se activa cuando finaliza el proceso de predicci贸n

Llamadas de retorno del exportador

Devoluci贸n de llamada Descripci贸n
on_export_start Se activa cuando se inicia el proceso de exportaci贸n
on_export_end Se activa cuando finaliza el proceso de exportaci贸n


Creado 2023-11-12, Actualizado 2024-05-18
Autores: glenn-jocher (5), RizwanMunawar (1), Laughing-q (1)

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