一、模型文件导出 如果已经导出了GPU模型的朋友可以跳过这一步。 这一步是准备后续工作推理需要的模型文件,训练得到的.pt文件不能直接使用,需要转换为torchscript, onnx, coreml, saved_model, pb, tflite, tfjs等格式,博主以torchscript为例。 打开export.py,修改参数【‘–data’】数据集的.yaml文件为自己对...
解决方法,修改utils中文件datasets.py文件中280行代码,见下: 修改好后再运行代码,就可以正常调用电脑自带摄像头检测了,如下: 八、总结 以上就是使用Yolov5训练自己制作的数据集快速上手的方法,提前准备好数据集,只需要修改源码包中的几个文件参数就可以训练使用了。 想学习YoloV3的,可以看另外一篇博文:YoloV3。 总...
试试下列方法：增加 batch size：较大的 batch size 通常可以使 GPU 利用率更高。但请注意，增加 bat...
这样会先把训练数据读取到内存。之后就是内存到显存的数据读取，就不会出现GPU等IO导致空闲（利用率0%...
要解决这个问题,你可以尝试以下方法:1. 检查代码是否正确配置了CUDA环境并指定了正确的GPU设备ID。确保你的系统中安装了支持的NVIDIA GPU驱动和CUDA工具包,并且它们被正确设置在系统路径中。此外,确认你的YOLOv5项目中的配置文件已经设置了正确的GPU设备ID。2. 确保你的计算机有足够的数据输入到GPU中进行处理。即使你...
解决方案:首先检查硬件资源利用率,确保GPU得到充分利用。然后尝试对模型进行压缩和剪枝,减小模型体积。同时,可使用更高效的推理框架,如TensorRT或OpenVINO。 实时性要求无法满足 解决方案:针对实时性要求较高的场景,可考虑使用YOLOv7的轻量级版本,如YOLOv7-tiny。此外,还可通过优化代码结构、减少冗余计算等方式提升推理...
一、开启GPU训练 Yolov5默认支持CUDA,因此在训练过程中可以充分利用GPU资源。在使用GPU进行训练前,需要确保你的环境已经正确安装了CUDA和相应的GPU驱动。 环境配置:首先,确保你的计算机上安装了合适版本的NVIDIA显卡和CUDA。你可以在NVIDIA官网下载并安装最新版本的CUDA。 代码修改:在Yolov5的代码中,需要指定使用GPU进行...
yolov4 GPU..想请问一下有人知道在跑YOLO4github上demo 的时候GPU的利用率很低的原因吗,只有20%不到,不是训练过程,就是拿来检测mp4视频的时候,权重用的都是别人训练的,检测的时候只有3帧,感觉是
大佬,我是初学者,有个问题想问下,我这边训练的时候,GPU占有使用只有零点几G 利用率最多百分之十,而CPU通常利用率百分之百,请问下是什么情况,该如何解决啊
批归一化有助于解决反向传播过程中的梯度消失和梯度爆炸问题,降低对一些超参数(比如学习率、网络参数的大小范围、激活函数的选择)的敏感性,并且每个batch分别进行归一化的时候,起到了一定的正则化效果(YOLO2不再使用dropout),从而能够获得更好的收敛速度和收敛效果。