Referência para ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
Nota
Este ficheiro está disponível em https://github.com/ultralytics/ ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/ yolo/world/train_world .py. Se detectares um problema, por favor ajuda a corrigi-lo contribuindo com um Pull Request 🛠️. Obrigado 🙏!
ultralytics.models.yolo.world.train_world.WorldTrainerFromScratch
Bases: WorldTrainer
Uma classe que estende a classe WorldTrainer para treinar um modelo mundial a partir do zero num conjunto de dados aberto.
Exemplo
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)
Código fonte em ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
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|
__init__(cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None)
Inicializa um objeto WorldTrainer com os argumentos fornecidos.
build_dataset(img_path, mode='train', batch=None)
Constrói o conjunto de dados YOLO .
Parâmetros:
Nome | Tipo | Descrição | Predefinição |
---|---|---|---|
img_path |
List[str] | str
|
Caminho para a pasta que contém as imagens. |
necessário |
mode |
str
|
|
'train'
|
batch |
int
|
Tamanho dos lotes, isto é para |
None
|
Código fonte em ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
final_eval()
Realiza a avaliação final e a validação da deteção de objectos YOLO-World model.
Código fonte em ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
get_dataset()
Obtém o caminho do comboio e do vale a partir do ditado de dados, se existir.
Devolve None se o formato dos dados não for reconhecido.