yolov7断点续训

YOLOv7的断点续训是指在之前的训练中出现中断后，可以继续从中断的地方开始进行训练，而不需要重新从头开始。断点续训需要进行一些操作。

首先，需要清理之前的训练数据集缓存。在训练过程中，YOLOv7会生成datasets.cache缓存文件，如果不清理的话，断点续训会失败。因此，在每次训练开始之前，需要清除上一次训练的缓存数据集。这样可以避免训练失败的情况发生。清理完缓存后，断点续训开始时会重新生成数据集索引。

其次，需要对train.py文件进行一些修改。YOLOv7和YOLOv5的代码非常相似，所以这里的操作可以互通。具体来说，需要更改train.py文件的参数，以便进行断点续训。

在断点续训开始之前，网络会重新缓存train和val数据集。epochs会从之前训练中断的地方开始重新训练。这样可以保证断点续训的连续性。同时，还需要注意exp问题，确保参数设置正确。

总结起来，进行YOLOv7的断点续训需要清理之前的训练数据集缓存，修改train.py文件的参数，然后重新缓存数据集和设置epochs。这样就可以实现从中断处继续进行训练。

相关问题

yolov8 断点续训练

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是YOLO系列的最新版本，它是一款实时目标检测算法，以其高效和准确性而闻名。断点续训（checkpointing for resuming training）是指在深度学习中，如果你需要暂停模型的训练并稍后恢复，可以保存训练过程中的一部分状态，包括模型参数和进度，以便后续能够从这个已有的状态继续训练。

在YOLOv8中进行断点续训的步骤通常包括：

1. **保存训练状态**：在训练过程中，当你想要保存当前的模型状态时，可以保存模型的权重文件（`.weights`）以及训练相关的配置文件（`.cfg`），这些文件包含了模型架构和训练参数。

   python train.py --cfg config.cfg --weights yolov8.weights --save-last-checkpoint

2. **加载训练状态**：当你想继续训练时，使用`--resume-from-checkpoint`或`--load-weights`选项加载上一次保存的权重。

   python train.py --cfg config.cfg --resume-from-checkpoint yolov8.resume --batch-size <new_batch_size>

3. **调整训练设置**：可能需要调整某些训练参数，如批量大小、学习率等，以适应新的训练需求。

yolov5断点续训

YOLOv5支持断点续训，即在训练过程中出现中断后，可以通过加载之前保存的模型参数文件继续训练，而无需从头开始训练。断点续训的步骤如下：

1. 在训练过程中，定期保存模型参数文件。可以使用`--save_period`参数指定保存周期，例如每隔10个epoch保存一次。

2. 如果训练过程中中断了，找到最新的模型参数文件。模型参数文件通常会以`.pt`或`.pth`为扩展名。

3. 使用`--resume`参数加载之前保存的模型参数文件。例如，如果最新的模型参数文件是`yolov5s_last.pt`，可以通过以下命令恢复训练：

python train.py --resume yolov5s_last.pt --batch-size 16 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml

4. 继续训练即可。YOLOv5会加载之前的模型参数并从中断的地方继续训练。

注意：断点续训需要保持其他训练配置参数（如学习率）保持一致，以确保训练的连贯性。