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Utilizzo dell'interfaccia a riga di comando

L'interfaccia a riga di comando YOLO (CLI) consente di eseguire semplici comandi a riga singola senza la necessità di un ambiente Python . CLI non richiede alcuna personalizzazione o codice Python . Puoi semplicemente eseguire tutte le attività dal terminale con il comando yolo comando.



Guarda: Mastering Ultralytics YOLOv8 : CLI

Esempio

Ultralytics yolo utilizza la seguente sintassi:

yolo TASK MODE ARGS

Where   TASK (optional) is one of [detect, segment, classify]
        MODE (required) is one of [train, val, predict, export, track]
        ARGS (optional) are any number of custom 'arg=value' pairs like 'imgsz=320' that override defaults.
Vedi tutti gli ARGS nella sezione completa Guida alla configurazione o con yolo cfg

Addestra un modello di rilevamento per 10 epoche con un tasso di apprendimento iniziale di 0,01.

yolo train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01

Prevedere un video di YouTube utilizzando un modello di segmentazione preaddestrato con dimensioni dell'immagine pari a 320:

yolo predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

Val un modello di rilevamento preaddestrato alla dimensione del lotto 1 e alla dimensione dell'immagine 640:

yolo val model=yolov8n.pt data=coco128.yaml batch=1 imgsz=640

Esporta un modello di classificazione YOLOv8n in formato ONNX con dimensioni dell'immagine 224 per 128 (non è richiesto alcun TASK)

yolo export model=yolov8n-cls.pt format=onnx imgsz=224,128

Esegui comandi speciali per vedere la versione, visualizzare le impostazioni, eseguire controlli e altro ancora:

yolo help
yolo checks
yolo version
yolo settings
yolo copy-cfg
yolo cfg

Dove:

  • TASK (opzionale) è una delle seguenti opzioni [detect, segment, classify]. Se non viene passato esplicitamente, YOLOv8 cercherà di indovinare l'indirizzo del sito. TASK dal tipo di modello.
  • MODE (richiesto) è uno dei seguenti [train, val, predict, export, track]
  • ARGS (facoltativo) sono un numero qualsiasi di elementi personalizzati arg=value coppie come imgsz=320 che sovrascrivono le impostazioni predefinite. Per un elenco completo delle opzioni disponibili ARGS vedi il Configurazione pagina e defaults.yaml GitHub fonte.

Avvertenze

Gli argomenti devono essere passati come arg=val coppie, divise da un uguale = e delimitato da spazi tra le coppie. Non utilizzare -- prefissi o virgole degli argomenti , tra gli argomenti.

  • yolo predict model=yolov8n.pt imgsz=640 conf=0.25   ✅
  • yolo predict model yolov8n.pt imgsz 640 conf 0.25   ❌
  • yolo predict --model yolov8n.pt --imgsz 640 --conf 0.25   ❌

Treno

Addestra YOLOv8n sul set di dati COCO128 per 100 epoche con dimensioni dell'immagine 640. Per un elenco completo degli argomenti disponibili, consulta la pagina di configurazione.

Esempio

Avvia l'addestramento di YOLOv8n su COCO128 per 100 epoch con dimensione dell'immagine 640.

yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=100 imgsz=640

Riprendere un allenamento interrotto.

yolo detect train resume model=last.pt

Val

Convalida l'accuratezza del modello YOLOv8n addestrato sul set di dati COCO128. Non è necessario passare alcun argomento come il parametro model mantiene la formazione data e gli argomenti come attributi del modello.

Esempio

Convalida un modello ufficiale di YOLOv8n .

yolo detect val model=yolov8n.pt

Convalida un modello addestrato su misura.

yolo detect val model=path/to/best.pt

Prevedere

Utilizza un modello addestrato di YOLOv8n per eseguire previsioni sulle immagini.

Esempio

Prevedi con un modello ufficiale di YOLOv8n .

yolo detect predict model=yolov8n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Prevedere con un modello personalizzato.

yolo detect predict model=path/to/best.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

Esportazione

Esporta un modello YOLOv8n in un formato diverso come ONNX, CoreML, ecc.

Esempio

Esporta un modello ufficiale YOLOv8n nel formato ONNX .

yolo export model=yolov8n.pt format=onnx

Esporta un modello addestrato in modo personalizzato nel formato ONNX .

yolo export model=path/to/best.pt format=onnx

I formati di esportazione disponibili su YOLOv8 sono riportati nella tabella seguente. Puoi esportare in qualsiasi formato utilizzando l'opzione format argomento, vale a dire format='onnx' o format='engine'.

Formato format Argomento Modello Metadati Argomenti
PyTorch - yolov8n.pt -
TorchScript torchscript yolov8n.torchscript imgsz, optimize
ONNX onnx yolov8n.onnx imgsz, half, dynamic, simplify, opset
OpenVINO openvino yolov8n_openvino_model/ imgsz, half, int8
TensorRT engine yolov8n.engine imgsz, half, dynamic, simplify, workspace
CoreML coreml yolov8n.mlpackage imgsz, half, int8, nms
TF SavedModel saved_model yolov8n_saved_model/ imgsz, keras, int8
TF GraphDef pb yolov8n.pb imgsz
TF Lite tflite yolov8n.tflite imgsz, half, int8
TF Bordo TPU edgetpu yolov8n_edgetpu.tflite imgsz
TF.js tfjs yolov8n_web_model/ imgsz, half, int8
PaddlePaddle paddle yolov8n_paddle_model/ imgsz
ncnn ncnn yolov8n_ncnn_model/ imgsz, half

Sovrascrivere gli argomenti predefiniti

Gli argomenti predefiniti possono essere sovrascritti semplicemente passandoli come argomenti nel sito CLI in arg=value coppie.

Addestrare un modello di rilevamento per 10 epochs con learning_rate di 0.01

yolo detect train data=coco128.yaml model=yolov8n.pt epochs=10 lr0=0.01

Prevedere un video di YouTube utilizzando un modello di segmentazione preaddestrato con dimensioni dell'immagine pari a 320:

yolo segment predict model=yolov8n-seg.pt source='https://youtu.be/LNwODJXcvt4' imgsz=320

Convalida di un modello di rilevamento preaddestrato con dimensione del lotto 1 e dimensione dell'immagine 640:

yolo detect val model=yolov8n.pt data=coco128.yaml batch=1 imgsz=640

Sovrascrivere il file di configurazione predefinito

Puoi sovrascrivere l'opzione default.yaml interamente passando un nuovo file con l'opzione cfg argomenti, cioè cfg=custom.yaml.

Per farlo, crea prima una copia di default.yaml nella tua cartella di lavoro attuale con il comando yolo copy-cfg comando.

In questo modo si creerà default_copy.yamlche può essere passato come cfg=default_copy.yaml insieme a qualsiasi argomento aggiuntivo, come imgsz=320 in questo esempio:

Esempio

yolo copy-cfg
yolo cfg=default_copy.yaml imgsz=320


Creato 2023-11-12, Aggiornato 2024-02-03
Autori: glenn-jocher (11), chr043416@gmail.com (1), AyushExel (1), Laughing-q (1), shuizhuyuanluo@126.com (1)

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