YOLOv9训练命令模板：train_dual.py 完整参数示例
YOLOv9 官方版训练与推理镜像
本镜像基于 YOLOv9 官方代码库构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了训练、推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。
1. 镜像环境说明
该镜像为 YOLOv9 的完整运行环境提供了高度集成的解决方案，特别适合希望快速开展目标检测任务的研究人员和开发者。无需手动配置复杂的依赖关系，所有组件均已预先安装并验证兼容性。
- 核心框架: pytorch==1.10.0
- CUDA版本: 12.1
- Python版本: 3.8.5
- 主要依赖: torchvision==0.11.0，torchaudio==0.10.0，cudatoolkit=11.3, numpy, opencv-python, pandas, matplotlib, tqdm, seaborn 等常用科学计算与可视化库
- 代码位置:
/root/yolov9（进入容器后可直接访问）
此环境支持单卡与多卡训练、模型推理、性能评估等全流程操作，适用于从实验探索到生产部署的各个阶段。
2. 快速上手
2.1 激活环境
启动镜像后，默认处于base环境中，需先激活专为 YOLOv9 配置的 Conda 环境：
conda activate yolov9建议每次使用前确认当前环境是否正确，可通过which python或conda info --envs查看。
2.2 模型推理 (Inference)
进入 YOLOv9 主目录以执行推理任务：
cd /root/yolov9使用以下命令进行图像检测示例：
python detect_dual.py --source './data/images/horses.jpg' --img 640 --device 0 --weights './yolov9-s.pt' --name yolov9_s_640_detect参数说明：
--source：输入源路径，支持图片、视频或摄像头设备编号--img：推理时输入图像尺寸（默认 640×640）--device：指定 GPU 设备编号（0 表示第一块 GPU）--weights：加载的预训练权重文件路径--name：结果保存子目录名称
检测结果将自动保存在runs/detect/yolov9_s_640_detect/目录下，包含标注框绘制后的图像。
2.3 模型训练 (Training)
以下是使用train_dual.py脚本进行单卡训练的标准命令模板：
python train_dual.py \ --workers 8 \ --device 0 \ --batch 64 \ --data data.yaml \ --img 640 \ --cfg models/detect/yolov9-s.yaml \ --weights '' \ --name yolov9-s \ --hyp hyp.scratch-high.yaml \ --min-items 0 \ --epochs 20 \ --close-mosaic 15参数详解：
| 参数 | 含义 |
|---|---|
--workers 8 | 数据加载线程数，根据 CPU 核心数调整 |
--device 0 | 使用第 0 号 GPU 训练（若有多卡可设为多个 ID） |
--batch 64 | 批次大小，可根据显存容量适当增减 |
--data data.yaml | 数据集配置文件路径，需按 YOLO 格式组织 |
--img 640 | 输入图像统一缩放到 640×640 |
--cfg models/detect/yolov9-s.yaml | 模型结构定义文件 |
--weights '' | 初始权重路径，空字符串表示从头训练 |
--name yolov9-s | 实验命名，结果保存于runs/train/yolov9-s |
--hyp hyp.scratch-high.yaml | 超参数配置文件，适用于从零开始训练 |
--min-items 0 | 数据集中最小样本数量限制（用于过滤小类） |
--epochs 20 | 总训练轮数 |
--close-mosaic 15 | 在最后 15 轮关闭 Mosaic 增强，提升收敛稳定性 |
提示：若显存不足，可降低
--batch值或改用更小分辨率（如--img 320）。对于大模型（如yolov9-c），建议使用梯度累积（--accumulate）来模拟更大 batch size。
3. 已包含权重文件
镜像内已预下载轻量级模型权重yolov9-s.pt，位于/root/yolov9根目录下，可直接用于推理或作为微调起点。其他官方权重（如yolov9-c.pt,yolov9-e.pt）未内置，用户可根据需要自行下载并放入对应目录。
你也可以通过以下方式手动获取最新权重：
wget https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/yolov9-s.pt4. 常见问题
数据集准备
请确保你的数据集遵循标准 YOLO 格式：
dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/ └── data.yaml并在data.yaml中正确设置路径：
train: ./dataset/images/train val: ./dataset/images/val nc: 80 # 类别数量 names: ['person', 'bicycle', ...] # 类别名列表环境激活失败
部分用户反映容器启动后无法找到yolov9环境。请检查是否成功加载 Conda：
source ~/.bashrc # 若 Conda 未初始化 conda info --envs # 查看可用环境若仍无效，请尝试重建环境或联系平台技术支持。
多卡训练支持
虽然当前示例为单卡训练，但train_dual.py支持分布式训练。启用多卡只需修改--device参数并使用torch.distributed后端：
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=2 train_dual.py --device 0,1 ...注意：多卡训练需保证每张 GPU 显存充足，并合理分配batch大小。
5. 参考资料
官方仓库: WongKinYiu/yolov9
包含完整代码、模型定义、训练脚本及更新日志。文档说明: 详细用法请参考官方库中的
README.md文件，涵盖数据格式、模型变体、性能对比等内容。训练技巧: 推荐阅读原论文中关于“可编程梯度信息”（Programmable Gradient Information）的设计思想，有助于理解 YOLOv9 在特征传播机制上的创新。
6. 引用
如果你在研究或项目中使用了 YOLOv9，请引用以下文献：
@article{wang2024yolov9, title={{YOLOv9}: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information}, author={Wang, Chien-Yao and Liao, Hong-Yuan Mark}, booktitle={arXiv preprint arXiv:2402.13616}, year={2024} }@article{chang2023yolor, title={{YOLOR}-Based Multi-Task Learning}, author={Chang, Hung-Shuo and Wang, Chien-Yao and Wang, Richard Robert and Chou, Gene and Liao, Hong-Yuan Mark}, journal={arXiv preprint arXiv:2309.16921}, year={2023} }获取更多AI镜像
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