整理好数据集配置文件、模型配置文件、预训练模型执行下列代码运行程序即可: python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 100 --batch-size 4 --device cpu python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights ...
本教程将教你用Prometheus在Intel无人机平台部署Yolov5目标检测。 先来个速度测试,仅使用Intel CPU,没有模型压缩与剪枝等算法,也不依赖其他任何加速硬件。 一、安装OpenVINO 官网教程: https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_install_guides_installing_openvino_linux.html 1. 下载安装包 地址: https...
pip install torch torchvision:安装PyTorch和torchvision export CPU_NUM=4:设置CPU使用核心数(根据实际需求进行设置) export DATA_DIR=/path/to/your/dataset:设置数据集路径(根据你的实际数据集路径进行设置) python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.2 --iou 0.5 --classes 80:运行检测...
这个device参数是用来修改是用cpu训练还是用gpu训练,默认情况下是gpu训练。如果要改的话,就在default里边写就行了。 运行玩一个epoch之后,又来了新的报错: 找到错误位置,修改如下,加一个cpu(),这里应该是训练完一个epoch再调用gpu画图的时候出问题了,所以加一个cpu,用cpu画图: 看上图,第二个epoch开始跑了,说明...
YOLO在CPU和GPU环境下都可以使用,但是CPU的训练速度会非常慢,GPU版本的PyTorch安装会比较麻烦,可以参考这篇博客【https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/118420968】,如果安装失败,可以选择使用云平台来做,本文使用CPU来演示,也会说明GPU的使用方法。
5、Pycharm中添加anaconda执行文件如下图路径,在anaconda安装根目录下_conda.exe。 6、CPU与GPU跑yolov5训练对比 跑的是相同的训练集, CPU内核:12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1255U 1.70 GHz GPU型号:1050TI 参考文件见: https://blog.csdn.net/weixin_54721509/article/details/122983561...
训练太慢大多是因为没有安装CUDA和pytorch,导致的只有cpu在跑,显卡没跑 这就是很典型的。 解决方案 第一步:安装CUDA 在本机上面安装CUDA,记住只有N卡可以安装,一开始的电脑是自带CUDA的。 如果不是自带的CUDA,下载落后一点的,可能打游戏的时候会有点毛病。
我的电脑是R7-5800H的Thinkbook14p,没有独显,所以我使用的是CPU版的PyTorch 首先在cmd窗口输入conda activate yolov5,回车,激活刚刚创建的新环境 路径前出现(yolov5)就说明激活成功啦! 然后进入PyTorch官网PyTorch,选择如下配置: 复制最后一行的代码到cmd窗口中,回车 ...
三、YOLOv5 实现训练 3.1 准备工作 首先从github上下载下来YOLOv5,楼主这里改名为yolov5-master-cat,因为是识别小猫猫的。然后在data目录下新建Annotations, images, ImageSets, labels 四个文件夹。 其中images存放的是原始的图片数据集,Annotations存放的是标记后生成的xml文件,labels存放的是保存标记内容的txt文件,Ima...
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