src/train.py

import argparse
import shutil
from pathlib import Path


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Treino do detector de componentes de arquitetura")
    parser.add_argument("--data", type=str, default="../data/data.yaml",
                         help="Caminho para o data.yaml do dataset")
    parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100)
    parser.add_argument("--imgsz", type=int, default=960,
                         help="Resolução de treino. 960 (acima do padrão 640) para preservar "
                              "ícones pequenos em diagramas densos.")
    parser.add_argument("--model", type=str, default="yolov8n.pt",
                         help="Checkpoint base do YOLOv8 (transfer learning)")
    parser.add_argument("--batch", type=int, default=8,
                         help="Batch reduzido para acomodar imgsz=960 em GPUs/CPUs limitadas.")
    parser.add_argument("--out", type=str, default="../models/best.pt")
    args = parser.parse_args()

    from ultralytics import YOLO

    model = YOLO(args.model)
    results = model.train(
        data=args.data,
        epochs=args.epochs,
        imgsz=args.imgsz,
        batch=args.batch,
        project="runs_threat_modeling",
        name="detector_componentes",
        exist_ok=True,
    )

    run_dir = Path(results.save_dir)
    best_ckpt = run_dir / "weights" / "best.pt"
    out_path = Path(args.out)
    out_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    shutil.copy(best_ckpt, out_path)
    print(f"[train] Melhor checkpoint copiado para {out_path}")


if __name__ == "__main__":
    main()