Métodos e preparação de dados para modelos de treinamento____
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TrainFile
==========================Conjunto de dados
home/user/datasTrainALL/
1 Primeiro vá para o caminho correspondente:
PS C:\Users\ VRC \Desktop>
2 Execute
scp -r ./Mydatas [email protected]:/home/user/datasTrainALL/Mynewdatas_2304 no caminho da pasta a ser copiada
. Explicação: ./Mydatas é o nome do arquivo a ser copiado
[email protected]: /home/user/datasTrainALL/Mynewdatas_2304 O caminho do servidor para copiar
Notas e etapas:
1 Todos os arquivos json na saída precisam ser copiados para o caminho onde todos os json estão armazenados.
2 Durante o treinamento, copie todas as imagens que precisam ser treinadas para home/user/TrainFile/datasTrain/images/train caminho.3
cp /home /user/datasTrainALL/LQ_OrdinaryRoad02_6137_3.16GB/* /home/user/TrainFile/datasTrain/images/train/
4 Veja o número de arquivos na pasta atual: ls -l | grep "^-" | wc -l
5 Entre no ambiente Python de treinamento: source activate yolov5t
para ver qual é o ambiente conda atual? conda env list
6 Execute a função split_train_val_test() em json2txt.py para dividir train e val
7 Execute a função json2txt() em json2txt.py para gerar arquivos txt correspondentes às imagens em train e
val 8 Execute o train.py【 correspondente Veja mais tarde]
9 De acordo com os parâmetros internos, ele precisa ser modificado ou verificado especialmente: caminho de peso; model/yolov5s.yaml; data/my_yolo5.yaml;
10 parâmetro de currículo: Se a máquina reiniciar no meio do último treinamento, você pode padrão este parâmetro =True, a execução continuará de onde foi interrompida pela última vez.
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casa de treinamento/usuário/TrainFile
train.y: home/user/TrainFile/yolov5_6./train.py
Antes de train.y: o arquivo data/my_yolo.yaml precisa ser modificado: dados e classificação (número e categoria) o
arquivo model/yolov5s.yaml precisa ser verificado
e os dados precisam ser preparados O conjunto/conjunto de dados é colocado no diretório home/mec/zyTrain/datasTrain/
--datasTrain
--images
----train
----val
--labels
----train
----val