yolov5增加epochs

要增加yolov5的epochs，你可以修改opt.yaml文件中的epochs数值。根据引用中提到的方法，你可以将epochs数值增大。另外，引用中也提到了一种方法，即在train.py文件中修改parse_opt函数中的'--resume'参数，将default值设为True，这样可以从上次中断的地方继续进行训练。这样你就可以根据自己的需求增加yolov5的epochs了。引用还提供了一些只检测人的权重，其中包括epochs为25、35、50、100、200时的五个权重，你可以参考这些权重进行训练。

相关问题

yolov5训练epochs

根据引用内容，可以通过修改opt.yaml文件中的epochs数值来增加训练的epochs。如果这个方法不奏效，可以参考引用中的方法来继续训练。根据引用，可以在train.py中修改parse_opt函数中的"--resume"参数，将default值从False改为True，以便从上次中断的地方继续进行训练。请注意，根据引用所说，在继续训练时，不应该再按照初始训练时设置的参数进行训练，而是应该使用opt.yaml文件中已经写入的训练参数。opt.yaml文件的位置在./runs/train/exp目录中，exp可能是exp1、exp2、exp3等，应该选择最大的那个目录。所以，具体的训练epochs数值应该在opt.yaml文件中进行查看。

yolov8修改epochs

你可以通过修改配置文件或命令行参数来修改YOLOv8的epochs数。在YOLOv8模型训练过程中，epochs指定了整个训练数据集的训练次数。较大的epochs值可以提高模型的性能，但也会增加训练时间。

如果你使用的是Darknet框架，可以通过修改`cfg/yolov3.cfg`或`cfg/yolov3-tiny.cfg`配置文件中的`max_batches`参数来修改epochs数。计算公式为 `max_batches = classes * num_train / batch`，其中`classes`是类别数，`num_train`是训练样本数，`batch`是每个批次的样本数。

如果你使用的是PyTorch框架，则可以通过修改训练脚本中的循环次数来调整epochs数。具体修改位置取决于你使用的训练代码。

请注意，修改epochs数可能会影响模型的性能和收敛速度。建议进行一些实验来确定适合你的数据集和任务的最佳epochs数。