[炼丹术]YOLOR目标检测训练模型学习总结
YOLOR目标检测训练模型学习总结
性能测试
python test.py --data data/cocoaml --img 320 --batch 8 --conf 0.001 --iou 0.65 --device 0 --cfg cfg/yolor_p6.cfg --weights weights/yolor_p6.pt --name yolor_p6_val
模型训练
单 GPU 训练:
python train.py --batch-size 8 --img 1280 1280 --data coco.yaml --cfg cfg/yolor_p6.cfg --weights '' --device 0 --name yolor_p6 --hyp hyp.scratch.1280.yaml --epochs 300
若出现RuntimeError: CUDA out of memory. 则说明显存不够,需要手动调低阈值,如下
python train.py --batch-size 8 --img 640 640 --data coco.yaml --cfg cfg/yolor_p6.cfg --weights '' --device 0 --name yolor_p6 --hyp hyp.scratch.640.yaml --epochs 300
wandb训练过程
多 GPU 训练:
训练计划
推理测试
python detect.py --source inference/images/horses.jpg --cfg cfg/yolor_p6.cfg --weights weights/yolor_p6.pt --conf 0.25 --img-size 1280 --device 0
训练自己的数据集
Talk is cheap. Show me the code