yolov5训练指令
时间: 2023-09-24 22:08:53 浏览: 49
对于YOLOv5的训练,您可以使用以下指令:
```
python train.py --img {IMAGE_SIZE} --batch {BATCH_SIZE} --epochs {NUM_EPOCHS} --data {PATH_TO_DATA_CONFIG} --cfg {PATH_TO_MODEL_CONFIG}
```
其中,您需要替换以下参数:
- `{IMAGE_SIZE}`:图像尺寸,例如416或640。
- `{BATCH_SIZE}`:批次大小,例如16或32。
- `{NUM_EPOCHS}`:训练轮数,例如100或200。
- `{PATH_TO_DATA_CONFIG}`:数据配置文件的路径,指定数据集的位置、类别等信息。
- `{PATH_TO_MODEL_CONFIG}`:模型配置文件的路径,指定网络结构、超参数等信息。
例如,如果您的图像尺寸为416x416,批次大小为16,训练轮数为100,数据配置文件路径为"data.yaml",模型配置文件路径为"yolov5s.yaml",则指令如下:
```
python train.py --img 416 --batch 16 --epochs 100 --data data.yaml --cfg yolov5s.yaml
```
请确保在训练之前已经安装了必要的依赖库,并且已经准备好了训练数据和相应的配置文件。
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pytorch yolov4训练指令
以下是使用PyTorch训练YOLOv4的指令:
```
python train.py --data data/customdata/custom.data --cfg cfg/yolov4-custom.cfg --weights weights/yolov4.conv.137
```
请注意,你需要将`custom.data`替换为你使用的数据集,将`yolov4-custom.cfg`替换为你的配置文件,将`yolov4.conv.137`替换为你的预训练权重。
yolov5运行指令
yolov5的运行指令包括两个部分,第一部分是训练指令,第二部分是检测指令。具体如下:
1.训练指令:
python train.py --img <img_size> --batch <batch_size> --epochs <num_epochs> --data <path/to/data.yaml> --cfg <path/to/model.yaml> --weights <path/to/weights>
其中,<img_size>表示输入图片的大小,<batch_size>表示每个batch的大小,<num_epochs>表示训练的轮数,<path/to/data.yaml>表示数据集的yaml文件路径,<path/to/model.yaml>表示模型的yaml文件路径,<path/to/weights>表示预训练权重的路径。
2.检测指令:
python detect.py --source <path/to/source> --weights <path/to/weights> --conf <confidence> --iou <iou_threshold> --save-txt
其中,<path/to/source>表示输入图片或视频的路径,<path/to/weights>表示训练好的权重文件路径,<confidence>表示置信度阈值,<iou_threshold>表示IoU阈值,--save-txt表示保存检测结果的txt文件。