每次训练的完整流程① 放好新数据新训练图 json →image\1新验证图 json →image\2可以覆盖旧的也可以追加以你这次要训的为准② 导入 COCOaugment_and_train不会自动做这一步在 PyCharm 终端或单独运行python scripts/labelme_to_coco.py --label-dir image/1 --dst train --copy-images-from image/1python scripts/labelme_to_coco.py --label-dir image/2 --dst val --copy-images-from image/2会把标注写到data/annotations/图片复制到data/images/。③ 一键训练在 PyCharm 运行scripts/augment_and_train.py它会自动清理data/images里旧图、旧扩增离线扩增交互里可选校验标注开始训练交互里参数不确定就 一路回车。
训练sam分割模型
每次训练的完整流程① 放好新数据新训练图 json →image\1新验证图 json →image\2可以覆盖旧的也可以追加以你这次要训的为准② 导入 COCOaugment_and_train不会自动做这一步在 PyCharm 终端或单独运行python scripts/labelme_to_coco.py --label-dir image/1 --dst train --copy-images-from image/1python scripts/labelme_to_coco.py --label-dir image/2 --dst val --copy-images-from image/2会把标注写到data/annotations/图片复制到data/images/。③ 一键训练在 PyCharm 运行scripts/augment_and_train.py它会自动清理data/images里旧图、旧扩增离线扩增交互里可选校验标注开始训练交互里参数不确定就 一路回车。
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