Nou Generator de prompt AI — scrie prompturi mai bune pentru ChatGPT, Claude și Gemini →

Antrenarea Modelului YOLO pe un Set de Date Propriu (Custom Dataset) în Învață Computer Vision: YOLO, Segment Anything & Viziune Computațională

Configurarea fișierului `dataset.yaml`, pornirea procesului de antrenare pe GPU și monitorizarea curbelor de pierdere.

Sintaxă & invocare
model = YOLO("yolo11n.pt"); model.train(data="dataset.yaml", epochs=50, imgsz=640)

Antrenarea pe obiecte noi specifice companiei necesită un fișier dataset.yaml:

# dataset.yaml
path: /date/proiect_siguranta
train: images/train
val: images/val

names:
  0: casca_protectie
  1: vesta_reflectorizanta
  2: persoana
# Lansare proces de fine-tuning în Python:
from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")  # Punct de plecare pre-antrenat (Transfer Learning)
model.train(data="dataset.yaml", epochs=40, batch=16, imgsz=640, device=0)

Transfer learning-ul reduce timpul de antrenare de la săptămâni la câteva zeci de minute pe un GPU modern.

Învață AI • Comunitate & Q&A

Întrebări & Exemple practice: Antrenarea Modelului YOLO pe un Set de Date Propriu (Custom Dataset)

Ai o întrebare despre Antrenarea Modelului YOLO pe un Set de Date Propriu (Custom Dataset) sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!

🤖

Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!

Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.

Comunitate AI Adaugă o întrebare sau distribuie un cod / prompt

Moderare & Siguranță:

Pentru a menține calitatea și securitatea informațiilor, fiecare întrebare sau fragment de cod/prompt este analizat (manual sau prin moderare asistată de AI) înainte de publicare.