在现代机器学习领域，定制化模型训练已成为提高模型性能和适应特定任务需求的关键。Ultralytics YOLO提供了一个强大的训练引擎，允许开发者通过覆盖特定的函数来定制训练流程，从而支持自定义模型和数据加载器。这种灵活性使得YOLO模型能够适应各种复杂的视觉识别任务。
首先，来了解下基础训练引擎，即BaseTrainer。这个类包含了通用的训练模板，可以通过覆盖必要的函数来定制任何任务，只要遵循正确的格式。例如，可以通过覆盖get_model和get_dataloader函数来支持自己的自定义模型和数据加载器。
class BaseTrainer:
def get_model(self, cfg, weights):
# 构建要训练的模型
pass
def get_dataloader(self):
# 构建数据加载器
pass
对于更具体的应用，比如目标检测，可以使用DetectionTrainer。这个类提供了YOLO11模型的训练和定制功能。可以通过覆盖get_model函数来加载自定义的目标检测模型。
from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer
class CustomTrainer(DetectionTrainer):
def get_model(self, cfg, weights):
# 加载自定义的目标检测模型
pass
trainer = CustomTrainer(overrides={...})
trainer.train()
trained_model = trainer.best # 获取最佳模型
如果需要进一步定制训练器，比如自定义损失函数或添加回调函数，可以创建自己的模型类并覆盖相应的方法。例如，可以添加一个回调函数，用于在每个训练周期后将模型上传到Google Drive。
from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer
from ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
class MyCustomModel(DetectionModel):
def init_criterion(self):
# 初始化损失函数并添加回调函数
pass
class CustomTrainer(DetectionTrainer):
def get_model(self, cfg, weights):
# 返回配置了指定配置和权重的定制化目标检测模型实例
return MyCustomModel(...)
def log_model(trainer):
# 记录训练器使用的最后模型权重的路径
last_weight_path = trainer.last
print(last_weight_path)
trainer = CustomTrainer(overrides={...})
trainer.add_callback("on_train_epoch_end", log_model)
# 添加到现有回调函数
trainer.train()
除了训练器，还有其他组件可以类似地定制，比如Validators和Predictors。可以在参考部分找到更多关于这些组件的信息。
如果对如何定制Ultralytics YOLO11 DetectionTrainer以适应特定任务有疑问，可以通过继承DetectionTrainer并重新定义get_model等方法来实现。例如：
from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer
class CustomTrainer(DetectionTrainer):
def get_model(self, cfg, weights):
# 加载给定配置和权重文件的自定义检测模型
pass
trainer = CustomTrainer(overrides={...})
trainer.train()
trained_model = trainer.best # 获取最佳模型
Ultralytics YOLO11的BaseTrainer是训练例程的基础，可以通过覆盖其通用方法来定制各种任务。关键组件包括用于构建要训练的模型的get_model(cfg, weights)和用于构建数据加载器的get_dataloader()。有关定制和源代码的更多详细信息，请参见BaseTrainer参考部分。
可以向Ultralytics YOLO11 DetectionTrainer添加回调函数，以监控和修改训练过程。例如，可以添加一个回调函数，在每个训练周期后记录模型权重：
from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer
def log_model(trainer):
# 记录训练器使用的最后模型权重的路径
last_weight_path = trainer.last
print(last_weight_path)
trainer = DetectionTrainer(overrides={...})
trainer.add_callback("on_train_epoch_end", log_model)
# 添加到现有回调函数
trainer.train()
使用Ultralytics YOLO11进行模型训练的优势在于其高级抽象和强大的引擎执行器，这使得它非常适合快速开发和定制。主要优点包括易用性、性能和可定制性。可以通过访问Ultralytics YOLO了解更多关于YOLO11的功能。
Ultralytics YOLO11 DetectionTrainer非常灵活，可以定制用于非标准模型。通过继承DetectionTrainer，可以覆盖不同的方法来支持特定模型需求。例如：
from ultralytics.models.yolo.detect import DetectionTrainer
class CustomDetectionTrainer(DetectionTrainer):
def get_model(self, cfg, weights):
# 加载自定义检测模型
pass
trainer = CustomDetectionTrainer(overrides={...})
trainer.train()