参考资料 ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
备注
该文件可在https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ ultralytics/models/ yolo/world/train_world .py。如果您发现问题,请通过提交 Pull Request🛠️ 帮助修复。谢谢🙏!
ultralytics.models.yolo.world.train_world.WorldTrainerFromScratch
垒球 WorldTrainer
WorldTrainer 类的扩展类,用于在开放集数据集上从头开始训练世界模型。
示例
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)
源代码 ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
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__init__(cfg=DEFAULT_CFG, overrides=None, _callbacks=None)
使用给定参数初始化一个 WorldTrainer 对象。
build_dataset(img_path, mode='train', batch=None)
构建YOLO 数据集。
参数
名称 | 类型 | 说明 | 默认值 |
---|---|---|---|
img_path |
List[str] | str
|
包含图像的文件夹的路径。 |
所需 |
mode |
str
|
|
'train'
|
batch |
int
|
批次大小,用于 |
None
|
源代码 ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
final_eval()
对目标检测进行最终评估和验证YOLO-World 模型。
源代码 ultralytics/models/yolo/world/train_world.py
get_dataset()
从数据 dict 中获取 train、val 路径(如果存在)。
如果无法识别数据格式,则返回 None。