Update README.md

README.md

@@ -37,11 +37,55 @@ GrechnikNet — это специализированный датасет дл
 
 ## 📈 Метрики
 - Основные метрики: precision, recall, mAP@0.5, mAP@0.5:0.95.
-- Базовая модель: YOLOv8n, обученная на датасете.
+- Базовая модель: YOLOv8n (из библиотеки ultralytics), обученная на датасете.
 
 ## 🔧 Использование
 ```python
 from ultralytics import YOLO
 
 model = YOLO("yolov8n.pt")
-results = model.train(data="grechniknet.yaml", epochs=50, imgsz=640)
+
+# Быстрое обучение с упором на recall. 
+results = model.train(
+    data=data_yaml_path,  # путь к вашему dataset.yaml
+    epochs=50,              # меньше эпох
+    patience=10,            # ранняя остановка после 10 эпох без улучшений 
+    batch=16,               # размер батча
+    imgsz=640,
+    # 416,                  # меньший размер изображения для скорости
+    lr0=0.01,               # больший learning rate
+    lrf=0.01,               # финальный LR = 0.01 * lr0
+    momentum=0.9,           # стандартный momentum
+    weight_decay=0.0005,    # регуляризация
+    warmup_epochs=2,        # прогрев
+    warmup_momentum=0.8,    # momentum во время прогрева
+    box=0.05,               # вес для bbox loss
+    cls=0.3,                # вес для classification loss
+    dfl=0.5,                # вес для distribution focal loss
+    hsv_h=0.015,            # аугментация: оттенок
+    freeze = 10,            # заморозка градиентов первых 10 модулей (не свёрток) начиная с истока ~ transfer learning
+    hsv_s=0.7,              # аугментация: насыщенность
+    hsv_v=0.4,              # аугментация: яркость
+    degrees=10.0,           # аугментация: повороты
+    translate=0.1,          # аугментация: смещения
+    scale=0.5,              # аугментация: масштабирование
+    shear=2.0,              # аугментация: наклон
+    perspective=0.001,      # аугментация: перспектива
+    flipud=0.0,             # аугментация: отражение по вертикали
+    fliplr=0.5,             # аугментация: отражение по горизонтали
+    mosaic=0.0,             # ВЫКЛЮЧАЕМ мозаику для скорости
+    mixup=0.0,              # ВЫКЛЮЧАЕМ mixup для скорости
+    copy_paste=0.0,         # ВЫКЛЮЧАЕМ copy-paste для скорости
+    erasing=0.0,            # ВЫКЛЮЧАЕМ random erasing для скорости
+    save=True,
+    save_period=5,
+    cache=False,            # ВЫКЛЮЧАЕМ кэширование для экономии памяти
+    workers=2,              # меньше воркеров для стабильности
+    device=0 if torch.cuda.is_available() else 'cpu',  # GPU если есть
+    optimizer='SGD',        # SGD быстрее сходится при замороженных слоях
+    seed=42,
+    deterministic=True,
+    val=True,
+    plots=True,             # строим графики
+    verbose=True
+)