16,–cache parser.add_argument('--cache',type=str, nargs='?', const='ram',help='image --cache ram/disk') 1 解析:缓存数据集,默认关闭 命令行用法:python train.py --cache 注: 1,缓存数据集图片到内存中,训练时模型直接从内存中读取,加快数据加载和训练速度 2,若"–cache"参数指定值,可以指定...
noplots: 不保存绘图文件,即指定是否不保存绘图文件。evolve: 进化超参数,即指定要进化的超参数的代数。bucket: gsutil 存储桶,即指定 gsutil 存储桶的名称。cache: 图像缓存模式(RAM/ 磁盘),即指定要使用的图像缓存模式。 image-weights: 使用加权图像选择进行训练,即指定是否使用加权图像选择进行训练。device: 设备...
3.2 detact.py参数解析 3.3 val.py参数解析 五、添加注意力机制 yolov5s: img 640,adam,epoch300,obj.yaml时,40epoch内都在0.45-0.6震荡。 改为voc.yaml和sgd,epoch=100时,后期0.7-0.73震荡 yolov5x: img=256.obj.yaml,0.75-0.8震荡。cache貌似没什么用 ClassImagesInstancesPRmAP50mAP50-95:100%7/7[...
1.10 bucket,cache参数 parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket') parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='image --cache ram/disk') bucket代表着训练时会下载谷歌云盘里的一些东西,现在已经用不到,可以不看。 cache代表训练时...
以下参数还未尝试修改。 参考链接: –hyp: 训练网络的一些超参数设置 –rect: 是否采用矩形训练 –resume: 指定你之前训练的网络模型,是否从最近的上一个模型开始训练。 –evolve:是否寻找最优参数 –bucket:gsutil bucket –cache:是否对图片进行缓存,加快训练 ...
',const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')parser.add_argument('--bucket', type=str,default='', help='gsutil bucket')parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?',const='ram', help='--cache images in "ram" (default) or "...
这个参数是 yolov5 作者将一些东西放在谷歌云盘,可以进行下载。 2.15 --cache-images 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training') 生效后将对图片进行缓存,以便更好地进行训练。 2.16 --image-...
evolve:进化超参数 bucket:gsutil bucket cache-images:缓存图像以加快训练速度 image-weights:给图片加上权重进行训练 device:cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu multi-scale:多尺度训练,img-size +/- 50% single-cls:单类别的训练集 adam:使用adam优化器 ...
(32) single_cls, # 基本不用 hyp=hyp, # 训练相关的超参数 augment=True, # 是否数据增强 cache=None if opt.cache == 'val' else opt.cache,# 是否将图片缓存到内存(RAM) rect=opt.rect, # 训练图片尺寸的处理 rank=LOCAL_RANK, # workers=workers, # 线程数量 image_weights=opt.image_weights,...