YoLo v5自制数据集训练
自制数据集训练
目录结构
训练自定义数据集的配置文件
训练自定义数据集
train的各项的参数
"""
weights: 权重文件
cfg: 模型配置文件 包括nc、depth_multiple、width_multiple、anchors、backbone、head等
data: 数据集配置文件 包括path、train、val、test、nc、names、download等
hyp: 初始超参文件
epochs: 训练轮次
batch-size: 训练批次大小
img-size: 输入网络的图片分辨率大小
resume: 断点续训, 从上次打断的训练结果处接着训练 默认False
nosave: 不保存模型 默认False(保存) True: only test final epoch
notest: 是否只测试最后一轮 默认False True: 只测试最后一轮 False: 每轮训练完都测试mAP
workers: dataloader中的最大work数（线程个数）
device: 训练的设备
single-cls: 数据集是否只有一个类别 默认False
rect: 训练集是否采用矩形训练 默认False
noautoanchor: 不自动调整anchor 默认False(自动调整anchor)
evolve: 是否进行超参进化 默认False
multi-scale: 是否使用多尺度训练 默认False
label-smoothing: 标签平滑增强 默认0.0不增强 要增强一般就设为0.1
adam: 是否使用adam优化器 默认False(使用SGD)
sync-bn: 是否使用跨卡同步bn操作,再DDP中使用 默认False
linear-lr: 是否使用linear lr 线性学习率 默认False 使用cosine lr
cache-image: 是否提前缓存图片到内存cache,以加速训练 默认False
image-weights: 是否使用图片采用策略(selection img to training by class weights) 默认False 不使用
bucket: 谷歌云盘bucket 一般用不到
project: 训练结果保存的根目录 默认是runs/train
name: 训练结果保存的目录 默认是exp 最终: runs/train/exp
exist-ok: 如果文件存在就ok不存在就新建或increment name 默认False(默认文件都是不存在的)
quad: dataloader取数据时, 是否使用collate_fn4代替collate_fn 默认False
save_period: Log model after every "save_period" epoch 默认-1 不需要log model 信息
artifact_alias: which version of dataset artifact to be stripped 默认lastest 貌似没用到这个参数？
local_rank: rank为进程编号 -1且gpu=1时不进行分布式 -1且多块gpu使用DataParallel模式
entity: wandb entity 默认None
upload_dataset: 是否上传dataset到wandb tabel(将数据集作为交互式 dsviz表 在浏览器中查看、查询、筛选和分析数据集) 默认False
bbox_interval: 设置界框图像记录间隔 Set bounding-box image logging interval for W&B 默认-1 opt.epochs // 10
"""
def parse_opt(known=False):
parser = argparse.ArgumentParser()
# weights 权重参数，default是默认模型
parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path')
parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path')
# data 定义默认数据集
parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path')
# hyp 超参
parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path')
parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='total training epochs')
parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch')
# imgsz 裁剪的图片大小
parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)')
# rect 矩阵推理，矩阵推理会加速模型的推理过程，减少一些冗余信息
parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training')
# resume 断点续训练
parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training')
parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint')
parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch')
# noautoanchor 锚点，锚框
parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor')
parser.add_argument('--noplots', action='store_true', help='save no plot files')
# evolve 净化超参数
parser.add_argument('--evolve', type=int, nargs='?', const=300, help='evolve hyperparameters for x generations')
parser.add_argument('--bucket', type=str, default='', help='gsutil bucket')
parser.add_argument('--cache', type=str, nargs='?', const='ram', help='image --cache ram/disk')
parser.add_argument('--image-weights', action='store_true', help='use weighted image selection for training')
parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
parser.add_argument('--multi-scale', action='store_true', help='vary img-size +/- 50%%')
parser.add_argument('--single-cls', action='store_true', help='train multi-class data as single-class')
parser.add_argument('--optimizer', type=str, choices=['SGD', 'Adam', 'AdamW'], default='SGD', help='optimizer')
parser.add_argument('--sync-bn', action='store_true', help='use SyncBatchNorm, only available in DDP mode')
parser.add_argument('--workers', type=int, default=8, help='max dataloader workers (per RANK in DDP mode)')
parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/train', help='save to project/name')
parser.add_argument('--name', default='exp', help='save to project/name')
parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
parser.add_argument('--quad', action='store_true', help='quad dataloader')
parser.add_argument('--cos-lr', action='store_true', help='cosine LR scheduler')
parser.add_argument('--label-smoothing', type=float, default=0.0, help='Label smoothing epsilon')
parser.add_argument('--patience', type=int, default=100, help='EarlyStopping patience (epochs without improvement)')
parser.add_argument('--freeze', nargs='+', type=int, default=[0], help='Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2')
parser.add_argument('--save-period', type=int, default=-1, help='Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1)')
parser.add_argument('--seed', type=int, default=0, help='Global training seed')
parser.add_argument('--local_rank', type=int, default=-1, help='Automatic DDP Multi-GPU argument, do not modify')
# Logger arguments
parser.add_argument('--entity', default=None, help='Entity')
parser.add_argument('--upload_dataset', nargs='?', const=True, default=False, help='Upload data, "val" option')
parser.add_argument('--bbox_interval', type=int, default=-1, help='Set bounding-box image logging interval')
parser.add_argument('--artifact_alias', type=str, default='latest', help='Version of dataset artifact to use')
return parser.parse_known_args()[0] if known else parser.parse_args()