1522 adet stok kodum var her stok kodu için ortalama 10-15 fotoğraf var fotolar biraz az ama zaten müşteriler eğitimde kullandığım fotoları iletiyor bize . örneğin instagram profilimizden ekran görüntüsü alıp atıyor .
Modeli eğitiyorum fakat %70 lik bir doğrulukla işlem yapabiliyor
. Öneresi olan var mı ? hyp parametreleri ile ilgili sorun olduğunu düşünüyorum ama çokta anlamıyorum . Yardım edebilirseniz çok sevinirim gerçektenhyp.yaml =
# Learning Rate ve Momentum Ayarları lr0: 0.01 # Başlangıç öğrenme oranı lrf: 0.01 # Final öğrenme oranı (lr0 ile çarpılır) momentum: 0.9 # SGD momentum weight_decay: 0.0005 # L2 regularizasyonu (weight decay) warmup_epochs: 2.0 # Isınma epoch sayısı warmup_momentum: 0.8 # Isınma süresince başlangıç momentumu warmup_bias_lr: 0.1 # Isınma süresince bias için öğrenme oranı # Kayıp Fonksiyonu (Loss Function) Ayarları box: 0.05 # Box kaybı kazancı (GIoU/DIoU/CIoU) cls: 0.5 # Sınıf kaybı kazancı iou: 0.2 # IoU eşiği (labeling için) kobj: 1.0 # Nesne kaybı kazancı # Augmentation Ayarları (Veri artırma) hsv_h: 0.005 # Görüntü HSV-Hue artırma (fraction) - Çok küçük değişiklikler hsv_s: 0.1 # Görüntü HSV-Saturation artırma (fraction) - Çok küçük değişiklikler hsv_v: 0.1 # Görüntü HSV-Value artırma (fraction) - Çok küçük değişiklikler degrees: 0.0 # Görüntü döndürme (+/- derece) translate: 0.1 # Görüntü kaydırma (+/- fraction)a scale: 0.5 # Görüntü ölçekleme (+/- kazanç) shear: 0.0 # Görüntü kaydırma (+/- derece) perspective: 0.0 # Görüntü perspektifi (+/- fraction), 0-0.001 arası flipud: 0.0 # Görüntüyü yukarıdan aşağıya çevirme (olasılık) fliplr: 0.5 # Görüntüyü sağdan sola çevirme (olasılık) mosaic: 0.0 # Mosaic artırma (olasılık) - Bu durumda kapalı mixup: 0.0 # Mixup artırma (olasılık) - Bu durumda kapalı copy_paste: 0.0 # Copy-paste artırma (olasılık) - Bu durumda kapalıtrain.py =
from ultralytics import YOLO
import wandb
from wandb.integration.ultralytics import add_wandb_callback
# WandB oturumunu başlatın
if __name__ == "__main__":
wandb.login()
wandb.init(project="ultralytics", job_type="training")
# Modeli yükleyin
model = YOLO('yolov8n.pt')
# WandB callback'ini ekleyin
add_wandb_callback(model, enable_model_checkpointing=True)
# Modeli eğitin
model.train(
data='y.yaml', # Veri kümesi yapılandırma dosyası
epochs=100, # Eğitim epoch sayısı
batch=16, # Batch boyutu
project='my_project', # Proje adı (varsayılan: runs/train)
name='exp', # Deneme adı (varsayılan: exp)
cfg='hyp.yaml' # Hyperparameters ayarları
)
# WandB oturumunu sonlandırın
wandb.finish() 