yolov5训练参数说明

yolov5-v100

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    # --cfg：模型配置和网络结构的yaml文件路径
    parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')
    # --data：训练数据路径
    parser.add_argument('--data', type=str, default='data/coco128.yaml', help='data.yaml path')
    # --hyp: 训练网络的一些超参数设置
    parser.add_argument('--hyp', type=str, default='data/hyp.scratch.yaml', help='hyp.yaml path (optional)')
    # --epochs：训练迭代次数
    parser.add_argument('--epochs', type=int, default=150)
    # --batch-size：每次喂给神经网络的图片数目
    parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help="Total batch size for all gpus.")
    # --imgsz：训练图片尺寸,nargs='+' 表示参数可设置一个或多个
    parser.add_argument('--img-size', nargs='+', type=int, default=[320, 320], help='train,test sizes')
    # --rect： 是否采用矩形训练
    parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
    # --resume： 指定你之前训练的网络模型，想继续训练这个模型
    parser.add_argument('--resume', nargs='?', const='get_last', default=False,
                        help='resume from given path/to/last.pt, or most recent run if blank.')
    # --nosave： 只保留最终网络模型
    parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
    # --noval：是否只在最后一次测试网络模型
    parser.add_argument('--notest', action='store_true', help='only test final epoch')
    # --noautoanchor：是否采用锚点
    parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable autoanchor check')
    # --evolve：是否寻找最优参数
    parser.add_argument('--evolve', action='store_true', help='evolve hyperparameters')
    # --bucket：没用了
    parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
    # --cache：是否对图片进行缓存，加快训练
    parser.add_argument('--cache-images', action='store_true', help='cache images for faster training')
    # --weigths: 指的是训练好的网络模型，用来初始化网络权重
    parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov5m.pt', help='initial weights path')
    # --name： 训练结果保存文件名
    parser.add_argument('--name', default='', help='renames results.txt to results_name.txt if supplied')
    # --device：训练网络的设备cpu还是gpu
    parser.add_argument('--device', default='0', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    # --multi-scale：图片尺度变换
    parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
    # --single-cls：训练数据集是单类别还是多类别
    parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train as single-class dataset')
    # --sync-bn：分布式训练
    parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
    # --local_rank：分布式训练
    parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='DDP parameter, do not modify')
    opt = parser.parse_args()