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ultralytics_yolo11-main/train_seg_r_main_60.py

@@ -1,21 +0,0 @@
-from ultralytics import YOLO
-
-if __name__ == '__main__':
-    # ✅ 推荐：使用官方预训练分割模型
-    #model = YOLO(r'/home/hx/yolo/ultralytics_yolo11-main/runs/train/61seg/exp2/weights/best.pt')
-    model = YOLO(r'/home/hx/yolo/ultralytics_yolo11-main/ultralytics/cfg/models/11/yolo11-seg.yaml')
-    # 开始训练
-    results = model.train(
-        data='data_seg60.yaml',           # 数据配置文件
-        epochs=300,                 # 训练轮数
-        imgsz=1280,
-        batch=4,                   # 每批图像数量
-        workers=10,                 # 数据加载线程数
-        device='0',                 # 使用 GPU 0
-        project='runs/train/60seg',       # 保存项目目录
-        name='exp',                 # 实验名称
-        exist_ok=False,             # 不覆盖已有实验
-        optimizer='AdamW',          # 可选优化器
-        lr0=0.0003,                  # 初始学习率
-        patience=0,                # 早停轮数
-    )

ultralytics_yolo11-main/train_seg_r_main_61.py

@@ -1,21 +0,0 @@
-from ultralytics import YOLO
-
-if __name__ == '__main__':
-    # ✅ 推荐：使用官方预训练分割模型
-    #model = YOLO(r'/home/hx/yolo/ultralytics_yolo11-main/runs/train/61seg/exp2/weights/best.pt')
-    model = YOLO(r'/home/hx/yolo/ultralytics_yolo11-main/ultralytics/cfg/models/11/yolo11-seg.yaml')
-    # 开始训练
-    results = model.train(
-        data='data_seg61.yaml',           # 数据配置文件
-        epochs=500,                # 训练轮数
-        imgsz=1280,
-        batch=4,                   # 每批图像数量
-        workers=10,                 # 数据加载线程数
-        device='0',                 # 使用 GPU 0
-        project='runs/train/61seg',       # 保存项目目录
-        name='exp',                 # 实验名称
-        exist_ok=False,             # 不覆盖已有实验
-        optimizer='AdamW',          # 可选优化器
-        lr0=0.0005,               # 初始学习率
-        patience=0,                # 早停轮数
-    )