yolov5训练模型命令行
时间: 2023-10-14 13:08:02 浏览: 66
yolov5训练模型的命令行如下:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results
```
其中,`--img`指定输入图像的大小,`--batch`指定批量大小,`--epochs`指定训练轮数,`--data`指定数据集的配置文件,`--cfg`指定模型的配置文件,`--weights`指定预训练模型的权重文件,`--name`指定训练结果的保存路径。
相关问题
yolov5训练模型参数
对于Yolov5的训练模型参数,你可以根据自己的需求进行调整。下面是一些常见的训练模型参数:
1. `--img-size`:输入图像的大小,通常为正方形。默认值为640。
2. `--batch-size`:每个批次中图像的数量。默认值为16。
3. `--epochs`:训练的总轮数。默认值为300。
4. `--data`:数据集配置文件的路径。
5. `--cfg`:模型配置文件的路径。
6. `--weights`:预训练模型的路径,可以使用官方提供的COCO预训练权重进行初始化。
7. `--lr`:学习率。默认值为0.001。
8. `--momentum`:动量参数。默认值为0.937。
9. `--weight-decay`:权重衰减参数(L2正则化)。默认值为0.0005。
10. `--device`:训练使用的设备(CPU或GPU)。
这些参数可以通过命令行或配置文件进行设置。例如,使用以下命令开始训练模型:
```
python train.py --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 300 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --lr 0.001 --momentum 0.937 --weight-decay 0.0005 --device 0
```
这只是一个示例,你可以根据你的数据集和硬件资源进行适当的调整。请注意,训练模型可能需要较长的时间和更多的计算资源。
使用yolov5训练模型的时候命令行的instances是什么
在使用 YOLOv5 训练模型时,命令行中的 `--instances` 参数控制是否使用实例分割。实例分割是在目标检测的基础上,进一步将目标分割成不同的实例,每个实例都有自己的 ID。如果 `--instances` 被设置为 True,则会使用实例分割。如果设置为 False,则只进行目标检测,不进行实例分割。默认情况下,`--instances` 参数为 False。