pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
├── images
│ ├── train
│ └── val
└── labels
├── train
└── val
- --weights 默认yolov5s迁移学习，自动下载，输入false则默认加载--cfg中的配置文件
- --cfg 默认在model文件夹下找yaml文件，修改yaml文件实现多种模型子模块的增删改查
- --data 数据集加载，默认data文件夹下找yaml文件
- --hyp 超参，默认data/hyps超参下找yaml
- --epochs 训练代数
- --batch-size 视显存大小而定
- --img 训练尺度
- --resume 断点重训
- --device gpu数量
- --workers 0肯定可以，其他数值请自行尝试
- --patience epochs设置比较大的时候可以用到early-stop
- --data 数据集加载，默认data文件夹下找yaml文件
- --weights 想要验证的权重文件地址，支持pt、torchscript、onnx、openvino、trt、tf、paddle
- --batch-size 视验证目标而定
- --conf-thres 置信度阈值，影响较大
- --iou-thres iou阈值
- --max-det 最大检测数量
- --task 主要用val、test、speed
- --device gpu数量
- --workers 0肯定可以，其他数值请自行尝试
- --half fp16推理
- --weights 想要验证的权重文件地址，支持pt、torchscript、onnx、openvino、trt、tf、paddle
- --source 想要推理的目录，可以是图片、视频、文件夹、屏幕、摄像头
- --img 推理尺度
- --conf-thres 置信度阈值，影响较大
- --iou-thres iou阈值
- --max-det 最大检测数量
- --device gpu数量
- --nosave 不保存
- --weights 想要导出的权重地址
- --img 导出尺度
- --batch-size 导出尺度
- --device gpu数量
- --half 半精度导出
- --dynamic 动态导出
- --simplify 调用onnx-simplify进行简化
- --opset onnx版本
- --include 导出格式，主要有onnx，torchscript，engine等等
- torch、torchscript、onnx、openvino、trt、coreml、tf等等全部跑一遍
- --weights 想要导出的权重地址
- --img 导出尺度
- --batch-size 导出尺度
- --device gpu数量
- --half 半精度导出
- --pt-only 仅测试pt
- 学习率
- 动量参数
- warmup参数
- 分类损失与回归损失的权重参数
- 数据增强参数
- common.py子模块实现代码，例如卷积、池化等等
- yolo.py子类实现代码，例如检测、分割等基础模型
- yaml文件，配置类别（自动检测）、宽度、深度、anchor、子模块调用
- activation.py自定义的激活函数
- augmentations.py自定义的数据增强
- autoanchor.py自动计算anchor
- autobatch.py自动计算batch
- dataloaders.py数据加载
- downloads.py下载工具
- general.py常规工具
- loss.py损失函数
- metrics.py AP的计算工具
- plot.py绘图工具
- torch_utils.py
- triton.py
- 迁移学习：数据集<10w张，建议从官方权重开始迁移学习
python train.py --weigths yolov5s.pt
- 从零训练:数据量大，建议从零训练，epoch可以适当多设置一些
python train.py --weights false --cfg model/yolov5s.yaml
- 默认640，可以按照实际需求设置，例如512、480、320，也可以按照论文推荐的640-1280-640的方式来训练，提高训练效果
python train.py --img 320
- 在model/common.py中替换掉卷积的激活函数，可以用relu、Lrelu、hardswish等等
- 如果不是torch内置的激活函数，可以将定义添加到common.py中，或者添加到utils/activations.py中调用
- 在models文件夹中添加自己的yaml文件，更改类别数，更改宽度系数和高度系数，可以快速调整整个模型的卷积堆叠个数和filter个数
- 例如p2模型和p6模型，分别用于小目标检测与超大图检测
- 同时可以在模型中插入、删除、改进部分模块，例如conv替换为dwconv，例如增加注意力机制，例如backbone整个替换
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent