训练YOLOv9-S(注意:官方还没有提供YOLOv9-S的网络,我这是根据网络博客进行的步骤,按照0.33、0.50比例调整网络大小,参数量15.60M,计算量67.7GFLOPs)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了训练YOLOv9-S(注意:官方还没有提供YOLOv9-S的网络,我这是根据网络博客进行的步骤,按照0.33、0.50比例调整网络大小,参数量15.60M,计算量67.7GFLOPs)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、自己动手制造一个YOLOv9-S网络结构

  • 重点参考的链接:YOLOv9改进 | 提供YOLOv9全系列支持YOLOv9n、YOLOv9s、V9m、V9l、V9x的修改方式(全网独家首发)

1.1 改前改后的网络结构(参数量、计算量)对比

改前的yolov9.yaml参数量58.35M,计算量267.1GFLOPs

改后的yolov9-S.yaml参数量15.60M,计算量67.7GFLOPs

  • 这是修改调用的yolo.py测试的yolov9.yaml的打印网络情况,包含参数量、计算量

yolov9s,yolov5实战学习中(些微改动代码),深度学习项目经验tips,YOLO

  • 这是修改调用的yolo.py测试的yolov9-S-lwd.yaml的打印网络情况,包含参数量、计算量

yolov9s,yolov5实战学习中(些微改动代码),深度学习项目经验tips,YOLO

1.2 一些发现,YOLOv9代码打印的参数量计算量和Github上提供的并不一致,甚至yolov9-c.yaml代码打印出来是Github的两倍

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1.3 开始创造YOLOv9-S

  1. models/yolo.py文件中,Ctrl+F定位到args = [c1, c2, *args[1:]],然后再如下位置添加代码

yolov9s,yolov5实战学习中(些微改动代码),深度学习项目经验tips,YOLO

            # --------------------------添加的代码--------------------------- #
            if m in (RepNCSPELAN4,):
                args[1] = make_divisible(args[1] * gw, 8)
                args[2] = make_divisible(args[2] * gw, 8)
                args[3] = max(round(args[3] * gd), 1) if n > 1 else n       
            # --------------------------添加的代码--------------------------- #
  1. 还是在models/yolo.py中,定位到elif m is CBLinear,然后做如下更改

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            c2 = [int(x * gw) for x in args[0]]
  1. 修改模型配置文件:直接拷贝models/detect/yolov9.yaml然后重命名为yolov9-S.yaml,并做以下更改

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2、开始训练

根据需求修改train.py中的以下参数:

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需要注意的是,这里只能写成这样,因为官方只给了这一个超参数设置文件:

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键入以下命令开始训练:

python train.py --name yolov9-S

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报错了

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⭐然后就根据这个博客yolov9训练自己的数据集+验证+报错修改里面参考的YOLOV9保姆级教程,在utils/loss_tal.py中进行了如下修改:

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Okay!开始训练,坐等结果~

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保姆级的大佬真的好啊,给我的回答很详细,贴上来!

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3、验证

3.1 修改val.py中的以下参数

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另外为了多显示几位精度,在val.py中进行如下更改:

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3.2 命令验证

python val.py --name yolov9-S

报错:AttributeError: 'list' object has no attribute 'device'

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解决方案:

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验证结果:

yolov9s,yolov5实战学习中(些微改动代码),深度学习项目经验tips,YOLO文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-843675.html

到了这里,关于训练YOLOv9-S(注意:官方还没有提供YOLOv9-S的网络,我这是根据网络博客进行的步骤,按照0.33、0.50比例调整网络大小,参数量15.60M,计算量67.7GFLOPs)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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