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所属分类：专业基础
1 | parser.add_argument('--weights', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='initial weights path') |
指的是训练好的网络模型，用来初始化网络权重
cfg
1 | parser.add_argument('--cfg', type=str, default='', help='model.yaml path') |
为configuration的缩写，指的是网络结构，一般对应models文件夹下的xxx.yaml文件
1 | parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='dataset.yaml path') |
训练数据路径，一般为data文件夹下的xxx.yaml文件
1 | parser.add_argument('--hyp', type=str, default=ROOT / 'data/hyps/hyp.scratch-low.yaml', help='hyperparameters path') |
训练网络的一些超参数设置，(一般用不到)
1 | parser.add_argument('--epochs', type=int, default=300, help='total training epochs') |
设置训练的轮数
batch-size
1 | parser.add_argument('--batch-size', type=int, default=16, help='total batch size for all GPUs, -1 for autobatch') |
每次输出给神经网络的图片数
img-size
1 | parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', type=int, default=640, help='train, val image size (pixels)') |
rect： 是否采用矩形训练
1 | parser.add_argument('--rect', action='store_true', help='rectangular training') |
resume： 指定之前训练的网络模型，并继续训练这个模型
1 | parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=False, help='resume most recent training') |
nosave： 只保留最后一次的网络模型
1 | parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='only save final checkpoint') |
1 | parser.add_argument('--noval', action='store_true', help='only validate final epoch') |
noautoanchor：是否采用锚点
1 | parser.add_argument('--noautoanchor', action='store_true', help='disable AutoAnchor') |
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