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description: मास्टर द Ultralytics YOLO OBB ट्रेनर: प्रशिक्षण के लिए एक विशेष उपकरण YOLO ओरिएंटेड बाउंडिंग बॉक्स का उपयोग करने वाले मॉडल। विस्तृत उपयोग, मॉडल आरंभीकरण और प्रशिक्षण प्रक्रियाओं की सुविधा है। खोजशब्दों: Ultralytics, YOLO OBB ट्रेनर, ओरिएंटेड बाउंडिंग बॉक्स, OBB मॉडल प्रशिक्षण, YOLO मॉडल प्रशिक्षण, कंप्यूटर दृष्टि, गहरी शिक्षा, मशीन लर्निंग, YOLO ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, मॉडल आरंभीकरण, YOLO प्रशिक्षण प्रक्रिया


के लिए संदर्भ ultralytics/models/yolo/obb/train.py

नोट

यह फ़ाइल यहाँ उपलब्ध है https://github.com/ultralytics/ultralytics/बूँद/मुख्य/ultralytics/मॉडल/yolo/obb/ट्रेन.py. यदि आप कोई समस्या देखते हैं तो कृपया पुल अनुरोध का योगदान करके इसे ठीक करने में मदद करें 🛠️। 🙏 धन्यवाद !



ultralytics.models.yolo.obb.train.OBBTrainer

का रूप: DetectionTrainer

ओरिएंटेड बाउंडिंग बॉक्स (OBB) मॉडल के आधार पर प्रशिक्षण के लिए डिटेक्शनट्रेनर क्लास का विस्तार करने वाला एक वर्ग।

उदाहरण
from ultralytics.models.yolo.obb import OBBTrainer

args = dict(model='yolov8n-obb.pt', data='dota8.yaml', epochs=3)
trainer = OBBTrainer(overrides=args)
trainer.train()
में स्रोत कोड ultralytics/models/yolo/obb/train.py
10 बांग्लादेश बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 बांग्लादेश 10 12 13 14 15 16 17 1819 20 20 21 22 23 24 25 30 31 32 33 34 3536373839404142
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)

दिए गए तर्कों के साथ एक OBBTrainer ऑब्जेक्ट को इनिशियलाइज़ करें।

में स्रोत कोड 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)

निर्दिष्ट कॉन्फ़िगरेशन और वज़न के साथ प्रारंभ OBBModel लौटाएं।

में स्रोत कोड 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()

के सत्यापन के लिए OBBValidator का एक उदाहरण लौटाएं YOLO को गढ़ना।

में स्रोत कोड 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))





2024-01-05 बनाया गया, अपडेट किया गया 2024-01-12
लेखक: ग्लेन-जोचर (2)