python train_sparity.py --st --sr 0.0002 --weights yolov5s.pt --data data/your_data.yaml --epochs 100 --imgsz 512 --adam ...
时间: 2023-09-30 16:08:13 浏览: 79
这是一个用 Python 编写的命令行脚本,用于使用稀疏训练(Sparse Training)方法训练 YOLOv5 目标检测模型。其中,参数含义如下:
- `--st`:启用稀疏训练模式。
- `--sr 0.0002`:设置稀疏训练的稀疏率(Sparsity Ratio)为 0.0002。
- `--weights yolov5s.pt`:使用预训练的 YOLOv5s 模型权重进行训练。
- `--data data/your_data.yaml`:指定数据集的配置文件路径。
- `--epochs 100`:训练轮数为 100 轮。
- `--imgsz 512`:输入图片的大小为 512x512 像素。
- `--adam`:使用 Adam 优化器进行训练。
如果你想要训练自己的 YOLOv5 模型,可以修改相应的参数,将 `--data` 参数指向自己的数据集配置文件,并将 `--weights` 参数改为预训练模型的权重文件路径。
相关问题
!python train.py --img 640 --batch 50 --epochs 100 --data ../yolo_A/A.yaml --weights yolov5s.pt --nosave --cache
这是一条命令行命令,用于训练 YOLOv5 目标检测模型。下面是该命令的参数含义:
--img 640:输入图片的大小为 640x640 像素。
--batch 50:每个批次输入 50 张图片。
--epochs 100:训练轮数为 100。
--data ../yolo_A/A.yaml:训练集的配置文件路径。
--weights yolov5s.pt:预训练模型的权重文件路径。
--nosave:训练过程中不保存模型文件。
--cache:缓存的目录路径。
这条命令的作用是在给定数据集上训练 YOLOv5 目标检测模型,其中模型的架构已经在代码中定义好了,而通过命令行参数可以对模型进行配置和训练。
!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache
引用: 使用命令 `python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --cache` 可以启动一个训练过程。
这个命令的含义是使用图片大小为640x640,批量大小为16,训练3个周期,使用`coco128.yaml`作为数据配置文件,使用`yolov5s.pt`作为初始权重,并且启用缓存功能。
你可以根据自己的需求修改命令中的参数来进行训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python —— 解析Yolov5 - train.py、export.py](https://blog.csdn.net/automoblie0/article/details/129747084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python train.py --img 640 --batch 2 --epochs 5 --data pcb.yaml --weights yolov5s.pt](https://blog.csdn.net/mr_wei_/article/details/111560470)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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