预配置
V2Ray提供了一个默认配置文件 v2ray.config，可以用于快速配置，默认配置包括以下内容：
(1) 模型设置
- 模型名称：使用支持的模型名称，如
resnet5、yolov1、yolov12等。 - 预训练权重：默认使用预训练权重（
--is_pretrained），可以指定特定权重（--weights_path）。 - 输出通道：默认为
3（用于 RGB 图像）。
(2) 数据设置
- 图像路径：指定图像的存储路径。
- 标签文件：指定标签文件的路径，通常为
data/voc/label2id.txt。 - 数据集：默认使用
voc数据集，可以指定特定数据集（如coco）。
(3) 模块设置
- 输入模块：默认使用
input模块（直接读取图像）。 - 输出模块：默认使用
output模块（直接输出结果）。 - 中间模块：默认使用
inference模块（用于推理）。
基础命令
(1) 配置模型和数据
python --config=v2ray.config
(2) 添加一个模块到配置
python --config=v2ray.config --add_module input
(3) 验证配置
python --config=v2ray.config --verify
训练
(1) 配置训练
python --config=v2ray.config --train --config=v2ray.config --train --data_dir /path/to/data --data_path /path/to/data --data-transform --data --output_dir /path/to/output --output_name "result.jpg" --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 验证训练
python --config=v2ray.config --verify --train --config=v2ray.config --train --data_dir /path/to/data --data_path /path/to/data --data-transform --data --output_dir /path/to/output --output_name "result.jpg" --batch_size 32 --num_epochs 1
(3) 预训练
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(4) 预训练和训练结合
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
优化
(1) 调整学习率
python --config=v2ray.config --lr --lr_value
(2) 调整权重衰减
python --config=v2ray.config --wd --wd_value
(3) 调整迭代次数
python --config=v2ray.config --num-iterations --iterations_value
推理
(1) 预测
python --config=v2ray.config --predict --image /path/to/image --model /path/to/model --output_dir /path/to/output
(2) 预测批次
python --config=v2ray.config --predict批次 --image /path/to/image --model /path/to/model --output_dir /path/to/output
预训练和预训练结合
(1) 预训练
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 预训练和训练结合
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
预训练和预训练结合的推理
(1) 预训练
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --image --model --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 预训练和推理结合
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --image --image_name /path/to/image --model --output_dir /path/to/output --batch_size 32 --num_epochs 1
可视化训练
(1) 预训练
python --config=v2ray.config --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 预训练和训练结合
python --config=v2ray.config --train --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(3) 预训练和推理结合
python --config=v2ray.config --train --train --train --image --image_name --model --output_dir /path/to/output --batch_size 32 --num_epochs 1
预训练和预训练结合的推理
(1) 预训练
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --image --model --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 预训练和推理结合
python --config=v2ray.config --pretrained --weights_path /path/to预训练权重 --image --image_name /path/to/image --model --output_dir /path/to/output --batch_size 32 --num_epochs 1
预训练和推理结合的可视化
(1) 预训练
python --config=v2ray.config --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 预训练和推理结合
python --config=v2ray.config --train --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(3) 预训练和推理结合的可视化
python --config=v2ray.config --train --train --train --image --image_name --model --output_dir /path/to/output --batch_size 32 --num_epochs 1
预训练和推理结合的可视化（PyTorch）
(1) 预训练
python --config=v2ray.config --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 预训练和推理结合
python --config=v2ray.config --train --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(3) 预训练和推理结合的可视化
python --config=v2ray.config --train --train --train --image --image_name --model --output_dir /path/to/output --batch_size 32 --num_epochs 1
预训练和推理结合的可视化（PyTorch）
(1) 预训练
python --config=v2ray.config --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(2) 预训练和推理结合
python --config=v2ray.config --train --train --train --data --data-transform --data --output --batch_size 32 --num_epochs 1
(3) 预训练和推理结合的可视化
python --config=v2ray.config --train --train --train --image --image_name --model --output_dir /path/to/output --batch_size 32 --num_epochs
