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https://github.com/THU-MIG/yolov10.git
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このREADMEは工事中です
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# 学習後の保存方法について
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## trainのディレクトリ構造
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学習後の結果は`runs/detect/<name(番号)>`に保存されます。`<name(番号)>`は学習時にコマンドで指定したnameオプションの値です。<br>
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同じnameオプションの値を指定した場合、`<name(番号)>`の値がインクリメントされます。
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そのディレクトリの中身は、学習結果の可視化, モデルの重みファイル, ログファイルなどが保存されています。
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## 学習後について
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学習でよいスコアが出た場合は、`runs/detect/<name(番号)>/`にREADME.mdを作成してください。
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その際のREADME.mdのフォーマットは以下の通りです。
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コマンドに学習時のコマンドを、結果に学習後のコンソール画面のスクショパス(console.png)を記載してください。
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````markdown
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## コマンド
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```bash
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# ここに学習時のコマンドを記載してください
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例:
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yolo detect train \
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cfg='cfg/sugarcane.yaml' \
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data=datasets/sugarcane/data.yaml \
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model=weights/yolov10x.pt \
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name='yolov10x-sugarcane' \
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epochs=300 \
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batch=16 \
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imgsz=640 \
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device=0
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```
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## 学習過程
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## 結果
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````
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READMEの例は<<いつか上げる。それまでは[YOLOv9の実装](https://github.com/TechC-SugarCane/train-YOLOv9/tree/main/runs/train/yolov9-e-pineapple-たたき台)を参考にしてほしい>>を参照してください。
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## モデルの保存
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現在GitHubに上がっているスコアより良いモデルができた場合、<<たぶんfuggingface>>に`best.pt`をアップロードしてください。
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