一、workers train.py中关于workers设置代码如下: workers是指数据装载时cpu所使用的线程数,默认为8,但是按照默认的设置来训练往往会导致我们的CPU爆内存,会导致其他进程进行关闭(例如浏览器),我的电脑设置为4是刚刚可以利用完内存,可以看下图,如果我没提交的>虚拟内存+实际内存,内存就会被完全占用。 二、batch-size...
一般为data文件夹下的xxx.yaml文件epochs：设置训练的轮数（自己电脑上一般建议先小一点，测试一下，看跑一轮要多久）batch-size：每次输出给神经网络的图片数，（需要根据自己电脑性能进行调整）img-size：
在非极大值抑制时,当存在物体的置信度>conf_thres才认为存在物体 nms_thres:非极大值抑制时的IOU阈值,当相同类别的预测框IOU超过nms_thres即认为表示同一物体,需要过滤 batch_size:每一批次的图片数量
–batch 设置每个批次送进模型的数据量,俗称 batchsize –epochs 设置训练的轮数 –data 设置刚才配置好的 yaml 文件的路径 –weights 设置模型(在 coco 数据集上预训练的模型) !python yolov5/train.py --img 1024 --batch 16 --epochs 10 --data /home/featurize/data/dataset.yaml --weights yolov5s....
# 设置数据集路径 data_path = data_yaml_path # 开始训练 train( data=data_path, epochs=epochs, # 训练周期数 batch_size=batch_size, # 每批样本数量 imgsz=img_size, # 输入图像尺寸 name="yolov5_cherry_tomato", # 输出模型的名字 patience=10, # 提早停止的耐心参数 ...
--batch-size 一次训练分批每批次数量,先设置48 --works 设置为0 --name 保存名字,使用默认exp 训练: 开始训练, 实验室兄弟说训练过拟合,结果并不好, 尝试运行起来也不行。收拾收拾,再来吧。 数据增强: 使用b站up主@啥都生的数据增强软件,有现成的轮子就是方便,链接:https://www.bilibili.com/video/BV1Sv...
# 归一化+添加上 batch_size 维度 #---# photo_1 = preprocess_input(np.array(image_1, np.float32)) photo_2 = preprocess_input(np.array(image_2, np.float32)) with torch.no_grad(): #---# # 添加上 batch 维度,才可以放入网络中预测 #--...
batch-size:批次大小 img-size:输入图片分辨率大小 rect:是否采用矩形训练,默认False resume:接着打断训练上次的结果接着训练 nosave:不保存模型,默认False notest:不进行test,默认False noautoanchor:不自动调整anchor,默认False evolve:是否进行超参数进化,默认False ...
Image size。使用硬件允许的最大容量。小批量会产生较差的批次规范统计,应避免使用。--batch-size Hyperparameters:超参数。默认超参数位于 hyp.scratch-low.yaml 中。建议先使用默认超参数进行训练,然后再考虑修改任何超参数。通常,增加增强超参数将减少和延迟过拟合,从而实现更长的训练和更高的最终 mAP。减少损耗分...