1.11 image-weights参数 parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training') image-weights是否启用加权图像策略,默认是不开启的;主要是为了解决样本不平衡问题;开启后会对于上一轮训练效果不好的图片,在下一轮中增加一些权重。一般来说是不用管的,...
谷歌云盘;通过这个参数可以下载谷歌云盘上的一些东西,但是现在没必要使用了 1.15'--cache' 是否提前缓存图片到内存,以加快训练速度,默认False;开启这个参数就会对图片进行缓存,从而更好的训练模型。 1.16'--image-weights' 是否启用加权图像策略,默认是不开启的;主要是为了解决样本不平衡问题;开启后会对于上一轮训练效...
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...
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 parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training') 1. 生效后将对图片进行缓存,以便更好地进行训练。 2.16 --image-weights parser.add_argument('--image-weights', ...
19:evolve:是否寻找最优参数 20:bucket:没用了 21:cache:是否对图片进行缓存,加快训练 22: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 23:device:训练网络的设备cpu还是gpu 24:multi-scale:图片尺度变换 25:single-cls:训练数据集是单类别还是多类别 ...
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，...
4,若不进行预训练,可使用"–weights" 参数指定一个空字符串:“”,或者将default默认值设置为空字符串:“”; 5,若使用yolov5s.pt、yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt等yolov5官方预训练权重文件,若没有下载,代码会自动帮你下载,放在ROOT路径下,也就是你yolov5工程项目路径下,但是下载速度一般会很慢,...
bucket: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 cache-images:是否对图片进行缓存,可以加快训练 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gpu multi-scale:训练过程中对图片进行尺度变换 ...
要使用SyncBatchNorm，只需将添加 --sync-bn 参数选项，具体「案例」如下:$ python -m oneflow.distributed.launch --nproc_per_node 2 train.py --batch 64 --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --sync-bn 4 评估 下面的命令是在COCO val2017数据集上以640像素的图像大小测试 yolov5...