YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-train.py

train.py

ultralytics\models\yolov10\train.py

[2.class YOLOv10DetectionTrainer(DetectionTrainer):](#2.class YOLOv10DetectionTrainer(DetectionTrainer):)

1.所需的库和模块

python 复制代码

from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer
from .val import YOLOv10DetectionValidator
from .model import YOLOv10DetectionModel
from copy import copy
from ultralytics.utils import RANK

2.class YOLOv10DetectionTrainer(DetectionTrainer):

python 复制代码

# 这段代码定义了一个名为 YOLOv10DetectionTrainer 的类，该类继承自 DetectionTrainer ，用于训练 YOLOv10 检测模型。
# 定义了一个名为 YOLOv10DetectionTrainer 的类，它继承自 DetectionTrainer 。这表明该类继承了父类 DetectionTrainer 的所有属性和方法，同时可以添加或覆盖一些特定于 YOLOv10 模型训练的功能。
class YOLOv10DetectionTrainer(DetectionTrainer):
    # 定义了一个名为 get_validator 的方法，属于 YOLOv10DetectionTrainer 类的实例方法。该方法用于返回一个用于验证 YOLO 模型的验证器实例。
    def get_validator(self):
        # 返回用于 YOLO 模型验证的 DetectionValidator。
        """Returns a DetectionValidator for YOLO model validation."""
        # 定义了 self.loss_names 属性，存储了模型验证过程中使用的损失名称。这些名称用于记录或显示不同类型的损失值，例如 ：
        # box_om 和 box_oo ：与边界框的损失相关（ om(one2many) 和 oo(one2one) 表示不同的计算方式或阶段，）。
        # cls_om 和 cls_oo ：与分类损失相关。
        # dfl_om 和 dfl_oo ：与某种特定的损失计算方式（如 DFL，表示分布焦点损失）相关。
        self.loss_names = "box_om", "cls_om", "dfl_om", "box_oo", "cls_oo", "dfl_oo", 
        # 返回一个 YOLOv10DetectionValidator 实例，用于验证 YOLO 模型。
        # self.test_loader ：将 self.test_loader 作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.test_loader 通常是一个数据加载器，用于加载验证数据集。
        # save_dir=self.save_dir ：将 self.save_dir 作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.save_dir 是一个保存验证结果或日志的目录路径。
        # args=copy(self.args) ：将 self.args 的副本作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.args 是一个包含训练或验证参数的字典或对象， copy 用于避免直接修改原始参数。
        # _callbacks=self.callbacks ：将 self.callbacks 作为参数传递给 YOLOv10DetectionValidator 的构造函数。 self.callbacks 是一个回调函数列表，用于在验证过程中执行一些额外的操作（如日志记录、早停等）。
        return YOLOv10DetectionValidator(
            self.test_loader, save_dir=self.save_dir, args=copy(self.args), _callbacks=self.callbacks
        )

    # 定义了一个名为 get_model 的方法，用于返回一个 YOLO 检测模型实例。该方法接受以下参数 ：
    # 1.cfg ：模型配置文件或配置字典。
    # 2.weights ：预训练权重文件路径。
    # 3.verbose ：是否打印详细信息。
    def get_model(self, cfg=None, weights=None, verbose=True):
        # 返回 YOLO 检测模型。
        """Return a YOLO detection model."""
        # 创建一个 YOLOv10DetectionModel 实例。
        # cfg ：模型配置。
        # nc=self.data["nc"] ： nc 表示类别数量，从 self.data 字典中获取。
        # verbose=verbose and RANK == -1 ：只有当 verbose 为 True 且 RANK 为 -1 时才打印详细信息。 RANK 通常用于分布式训练，表示当前进程的编号。
        model = YOLOv10DetectionModel(cfg, nc=self.data["nc"], verbose=verbose and RANK == -1)
        # 如果提供了 weights 参数，则执行以下操作。
        if weights:
            # 调用 model 的 load 方法，加载指定路径的权重文件。
            model.load(weights)
        # 返回创建的 YOLOv10DetectionModel 实例。
        return model
# 这段代码定义了一个 YOLOv10DetectionTrainer 类，用于训练 YOLOv10 检测模型。它提供了两个主要方法。 get_validator ：用于创建一个验证器对象，用于评估模型在测试数据集上的性能。 get_model ：用于创建并加载 YOLOv10 检测模型实例，支持加载预训练权重。通过继承 DetectionTrainer ，该类可以复用父类的一些通用功能，同时通过覆盖方法或添加新方法，实现了针对 YOLOv10 模型的特定训练和验证逻辑。