8G内存跑yolov5卡死

如果您的计算机只有8GB RAM，那么很可能会出现卡顿的情况。这是因为 YOLOv5 需要大量的内存来加载模型和处理图像，而8GB RAM 可能不足以满足这些需求。

为了解决这个问题，您可以尝试以下几种方法：

1. 使用更高内存的计算机或服务器。

2. 减小批量大小，这样模型需要的内存量就会减少，但是会影响训练的速度和准确性。

3. 降低图像的分辨率或采样率，这样图像所占用的内存也会减少，但是会影响模型的精度。

4. 优化模型结构，减小模型的参数量和内存占用量，但是可能会影响模型的性能和准确性。

综上所述，升级到更高内存的计算机或服务器可能是解决这个问题的最佳方法。

相关问题

8G内存用yolov5进行目标检测卡死

这可能是由于内存不足导致的卡死。YOLOv5是一个比较大的模型，需要较大的内存来运行。如果你的机器内存只有8GB，而且还需要同时运行其他的程序，可能会导致内存不足，从而导致YOLOv5运行缓慢或者卡死。

建议你可以尝试以下解决办法：

1. 减小YOLOv5模型的输入分辨率，以降低模型的内存占用。可以通过调整`--img-size`参数来设置输入分辨率。

2. 增加机器的内存，建议至少16GB以上，这样就可以更好地支持YOLOv5的运行。

3. 确保你的机器上没有其他大型程序在运行，可以关闭一些不必要的程序来释放内存。

4. 可以尝试使用一些轻量级的目标检测模型，例如SSD或者YOLOv4-tiny等，这些模型相对来说内存占用较小，可以在内存较小的机器上运行得更加稳定。

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