Recursos de treinamento e implantação do YOLOv12
O YOLOv12 oferece um fluxo de trabalho de desenvolvimento de modelo completo que suporta treinamento de ponta a ponta com conjuntos de dados definidos pelo usuário. O sistema exige que os conjuntos de dados sigam o formato padrão do YOLO, contenham imagens e estrutura de diretório de rótulos e configurem caminhos de dados e informações de categoria por meio do arquivo data.yaml. Um processo de treinamento típico envolve mais de 250 épocas de iterações, e o tamanho da imagem de entrada é 640×640 pixels por padrão, e todos esses parâmetros podem ser ajustados de acordo com as necessidades reais.
Em termos de implantação do modelo, o YOLOv12 é compatível com a exportação para dois formatos de inferência convencionais, ONNX e TensorRT, e oferece a opção de exportação de semiprecisão FP16 especialmente para dispositivos de computação de ponta, o que pode melhorar significativamente a eficiência computacional do ambiente de implantação. O projeto também tem um kit de ferramentas de visualização de supervisão integrado, que facilita aos desenvolvedores o monitoramento das alterações dinâmicas das curvas de perda e das métricas do conjunto de validação durante o processo de treinamento, bem como a apresentação visual dos resultados da previsão. Esse ecossistema de desenvolvimento completo torna a transformação do YOLOv12 de experimento em produção eficiente e confiável.
Essa resposta foi extraída do artigoYOLOv12: uma ferramenta de código aberto para detecção de alvos em imagens e vídeos em tempo realO
