YOLOv5 COCO数据集 训练 |简记
标签: 论文代码环境搭建
使用的代码: YOLOv5 in PyTorch
该代码:自定义数据集官方教程
致敬大佬!
环境搭建
数据准备
- COCO数据集下载
- COCO数据集txt格式标签下载

- 通过
vim yolov5-master/data/scripts/get_coco.sh可发现默认的数据路径安排如下:

- 通过
vim yolov5-master/data/coco.yaml注释掉下载脚本:

- 最终的项目路径如下:

训练:
重新开始训练:
python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 32 --device 1,2 --epochs 300 --img 640
活力全开,时长统计
time python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 64 --device 1,2 --epochs 10 --img 640
2块 RTX 5000 16G | --batch-size 64
5个 epoch 耗时 100分钟,1小时 3个 epoch ,那么训练该数据集全部数据,预估 300epoch 训练需要 100 小时;
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