yolov5 --workers

`yolov5` 是一个目标检测算法，`--workers` 参数用于设置数据加载器 `DataLoader` 中的工作线程数量。默认值为 `0`，表示只使用主进程加载数据，将其设置为一个大于 `0` 的整数可以在数据加载时使用多个进程来加速数据读取，提高训练效率。通常推荐将其设置为 CPU 核心数的一半。例如，如果你的机器有 8 个 CPU 核心，可以将 `--workers` 设置为 4。

相关问题

Yolov7-tiny权重

Yolov7-tiny权重可以通过在官方网站下载yolov7-main代码并点击下载yolov7-tiny.pt来获取。该权重文件大小为12MB。如果要在AutoDL中训练，则还需要下载Arial.ttf字体并将其上传到yolov7-main根目录下。训练模型时可以使用以下命令：python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data data/coco.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7.yaml --weights '' --name yolov7 --hyp data/hyp.scratch.p5.yaml。[1][2]

yolov7-tiny.pt

yolov7-tiny.pt 是一个训练好的模型文件，它是通过使用yolov7-tiny模型进行训练而生成的。该模型在TensorRT中部署，可以用于目标检测任务。要使用该模型，您需要执行一系列训练和测试的步骤。首先，您可以使用train.py脚本对模型进行训练，设置一些参数如workers、device、batch-size等，并指定数据集、模型配置文件、权重文件等。接下来，您可以使用test.py脚本对训练好的模型进行测试，设置一些参数如数据集、图像尺寸、批量大小、置信度、IOU等。运行这些脚本的命令可以在引用和引用中找到详细的说明。