最后修改yolov5/models/yolov5s.yaml,将nc = 80修改为nc = 2,因为数据集中只有reflective_clothes和other_clothes2个类别。 训练命令 从预训练模型加载: cd yolov5 python train.py --img 640 --batch 4 --epochs 300 --data ../VOC2020/data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolo...
INT8/FP16/FP32 can be selected by the macro in yolov5.cpp, INT8 need more steps, pls follow How to Run first and then go the INT8 Quantization below GPU id can be selected by the macro in yolov5.cpp NMS thresh in yolov5.cpp BBox confidence thresh in yolov5.cpp Batch size in ...
总之,YOLOv5是一种强大的目标检测模型,在深度学习领域有着广泛的应用。它提供了多个模型可供选择,可以根据需求进行定制化训练,并能在不同设备上进行高效的目标检测。 训练自己的数据 具体来说,本文提到了使用YOLOv5进行自定义目标检测训练的步骤,并使用了Vehicle-OpenImages数据集作为示例。 mosaic数据增 数据集包含439...
可以从0开始训练也可以加载–cfg yolov5s.yaml --weights 通过传递匹配的权重文件从预训练的检查点进行训练:–cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt。 #Train YOLOv5s on coco128 for 5 epochs$ python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data ./data/coco128.yaml --cfg ./models...