trusted-host = mirrors.aliyun.com 二、配置Yolov5,运行演示程序 1. 下载Prometheus子模块Yolov5,并配置 sudo apt install python3-pip cd <path-to-Prometheus>/ ./Scripts/install_detection_yolov5openvino.sh 1. 2. 3. 2. 下载模型权重或训练自己的模型 以官方权重为例 cd <path-to-Prometheus>/Modules...
在models下建立一个mask_yolov5s.yaml(复制yolov5s.yaml改为名字)的模型配置文件。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 cp...
1)打开cmd命令行准备训练。接下来就是令人期待的训练环节了,在yolov5文件夹里面打开cmd。(不知道在文件夹里面打开cmd就去百度) 在文件夹中打开cmd(路径要显示到yolov5) 2)属于训练代码。之后输入以下代码即可开始训练(以示例配置为例): python train.py --cfg models/yolov5s_solo.yaml --data data/person.y...
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...
两个数字前者为训练集大小，后者为测试集大小image-weights：测试过程中，图像的那些测试地方不太好，对这些不太好的地方加权重device：训练网络的设备cpu还是gpumulti-scale：训练过程中对图片进行尺度变换workers: 多线程训练label-smoothing： 对标签进行平滑处理，防止过拟合 开始训练 以下是我踩过坑后执行的命令，...
，否则之后的训练速度是真的慢（同样的数据集我用cpu训练36个小时，GPU（RTX2060）只需要1.5H）。
HISI3559A YOLOV5训练部署全流程 yolov5网络简介 https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380 hisi3559a开发板简介 CPU: 双核ARM Cortex A73@1.8GHz,32KB I-Cache,64KB D-Cache /512KB L2 cache 双核ARM Cortex A53@1.2GHz,32KB I-Cache,32KB D-Cache /256KB L2 cache ...
执行后可以执行pip list命令查看当前环境下的所有模块,如果看到环境中有刚才安装的的模块,则环境已经配置完毕! 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。
--nproc_per_node 指定要使用多少GPU。举个例子:在上面 多GPU训练指令中它是2。 --batch 是总批量大小。它将平均分配给每个GPU。在上面的示例中,每GPU是64/2=32。 --cfg : 指定一个包含所有评估参数的配置文件。 上面的代码默认使用GPU 0…(N-1)。使用特定的GPU?可以通过简单在 --device 后跟指定GPU来...