Référence pour ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
Note
Ce fichier est disponible à l'adresse https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/ yolo/world/train_world .py. Si tu repères un problème, aide à le corriger en contribuant à une Pull Request 🛠️. Merci 🙏 !
ultralytics.models.yolo.world.train_world.WorldTrainerFromScratch
Bases : WorldTrainer
Une classe qui étend la classe WorldTrainer pour former un modèle mondial à partir de zéro sur un ensemble de données ouvertes.
Exemple
from ultralytics.models.yolo.world.train_world import WorldTrainerFromScratch
from ultralytics import YOLOWorld
data = dict(
train=dict(
yolo_data=["Objects365.yaml"],
grounding_data=[
dict(
img_path="../datasets/flickr30k/images",
json_file="../datasets/flickr30k/final_flickr_separateGT_train.json",
),
dict(
img_path="../datasets/GQA/images",
json_file="../datasets/GQA/final_mixed_train_no_coco.json",
),
],
),
val=dict(yolo_data=["lvis.yaml"]),
)
model = YOLOWorld("yolov8s-worldv2.yaml")
model.train(data=data, trainer=WorldTrainerFromScratch)
Code source dans ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
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|
__init__(cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None)
Initialise un objet WorldTrainer avec les arguments donnés.
build_dataset(img_path, mode='train', batch=None)
Construis l'ensemble de données YOLO .
Paramètres :
Nom | Type | Description | DĂ©faut |
---|---|---|---|
img_path |
List[str] | str
|
Chemin d'accès au dossier contenant les images. |
requis |
mode |
str
|
|
'train'
|
batch |
int
|
Taille des lots, c'est pour |
None
|
Code source dans ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
final_eval()
Effectue l'évaluation finale et la validation de la détection d'objets YOLO-Modèle mondial.
Code source dans ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
get_dataset()
Récupère le train, le chemin de val de la dictée de données si elle existe.
Renvoie Aucun si le format des données n'est pas reconnu.