YOLOv5 项目：训练代码和参数详细介绍（train） |
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YOLOv5 项目：训练代码和参数详细介绍（train）
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1、前言
本章将介绍YOLOv5项目训练代码的参数，关于YOLOv5项目的环境配置和推理代码参数详细介绍可以参考之前的文章
pycharm 打开YOLOv5项目，训练代码如下图的红框所示 2、训练参数yolov5 训练脚本的训练参数如下 """Parses command-line arguments for YOLOv5 training, validation, and testing.""" parser = argparse.ArgumentParser() 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") parser.add_argument("--data", type=str, default=ROOT / "data/coco128.yaml", help="dataset.yaml path") 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") parser.add_argument("--imgsz", "--img", "--img-size", type=int, default=640, help="train, val image size (pixels)") parser.add_argument("--rect", action="store_true", help="rectangular training") 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") parser.add_argument("--noautoanchor", action="store_true", help="disable AutoAnchor") parser.add_argument("--noplots", action="store_true", help="save no plot files") parser.add_argument("--evolve", type=int, nargs="?", const=300, help="evolve hyperparameters for x generations") parser.add_argument( "--evolve_population", type=str, default=ROOT / "data/hyps", help="location for loading population" ) parser.add_argument("--resume_evolve", type=str, default=None, help="resume evolve from last generation") 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") # NDJSON logging parser.add_argument("--ndjson-console", action="store_true", help="Log ndjson to console") parser.add_argument("--ndjson-file", action="store_true", help="Log ndjson to file") 3、train 脚本训练超参数详解这里对train 脚本超参数介绍，其实有部分参数和detect参数类似，可以参考之前的介绍 YOLOv5 项目：推理代码和参数详细介绍（detect）-CSDN博客 需要注意的带有 action = 'store_true' ，理解为布尔类型的参数，默认就是关闭。如果打开的话，直接用python detect.py --save-txt 即可 其他类型的要在后面跟实参，例如python detect.pt --conf-thres 0.5 3.1 weights 权重文件 parser.add_argument("--weights", type=str, default=ROOT / "yolov5s.pt", help="initial weights path")预训练权重的路径，默认的是 yolov5s.pt 如果不使用的话，可使用"–weights" 参数指定一个空字符串：“”，或者将default默认值设置为空字符串：“”； 3.2 cfg 模型文件 parser.add_argument("--cfg", type=str, default="", help="model.yaml path")网络模型的结构文件 注意： 如果使用了 weights 预训练权重，这个参数可以使用，代码会自动载入 weights 得到网络模型不使用的话，则必须指定该参数weights 和 cfg 两者必须要有一个，否则代码会找不到网络的模型结构，即会报错！！！ 3.3 data 数据集的配置文件 parser.add_argument("--data", type=str, default=ROOT / "data/coco128.yaml", help="dataset.yaml path")默认的是coco128.yaml 的路径，里面存放数据集的训练集、测试集路径啊，以及检测的类别之类的
这里默认会下载coco数据集，需要删掉 3.4 hyp 超参数配置文件 parser.add_argument("--hyp", type=str, default=ROOT / "data/hyps/hyp.scratch-low.yaml", help="hyperparameters path")里面设定训练需要的超参数，例如学习率啊、动量啊、权重衰减啊等等参数设定 3.5 epochs 训练周期 parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="total training epochs")这个很简单了，就是迭代训练集多少次，这里默认100 3.6 batch-size parser.add_argument("--batch-size", type=int, default=16, help="total batch size for all GPUs, -1 for autobatch")这个也很简单，多少个数据算作一个batch 3.7 imgsz，img，img-size 图像的尺寸 parser.add_argument("--imgsz", "--img", "--img-size", type=int, default=640, help="train, val image size (pixels)")网络训练和验证的时候，输入图片的尺寸 3.8 rect 矩形训练 parser.add_argument("--rect", action="store_true", help="rectangular training")矩形训练，因为图像尺寸不同，会导致训练时间加长。 开启后会对输入的矩形图片进行预处理，通过保持原图高宽比进行resize后，对resize后的图片进行填充，填充到32的最小整数倍，然后进行矩形训练，减少训练时间。 3.9 resume 断点训练 parser.add_argument("--resume", nargs="?", const=True, default=False, help="resume most recent training")断点续训就是设备中断后，从上一个训练任务中断的地方继续训练 需要注意的是：当模型训练完成，则无法进行断点续训； 需要搭配"–weights" 参数使用，指定训练中断保存的最后一次模型权重文件。 3.10 nosave 保留最后一次权重 parser.add_argument("--nosave", action="store_true", help="only save final checkpoint")默认关闭，开启后只会保留最后的一次权重 3.11 noval 最后一次验证 parser.add_argument("--noval", action="store_true", help="only validate final epoch")开启后，网络只会对最后一个epoch进行验证 3.12 noautoanchor 自动计算锚框 parser.add_argument("--noautoanchor", action="store_true", help="disable AutoAnchor")关闭自动计算锚框功能，默认关闭 yolov5采用的是kmeans聚类算法来计算anchor box的大小和比例，最终自动计算出一组最合适训练的锚框。 3.13 noplots 可视化文件 parser.add_argument("--noplots", action="store_true", help="save no plot files")不保存训练过程的可视化文件，默认关闭 3.14 evolve 超参数优化 parser.add_argument("--evolve", type=int, nargs="?", const=300, help="evolve hyperparameters for x generations")使用超参数优化算法进行自动调参，默认关闭yolov5采用遗传算法对超参数进行优化，寻找一组最优的训练超参数。开启后传入参数n，训练每迭代n次进行一次超参数进化；开启后不传入参数，则默认为const=300。 3.15 evolve_population 超参数优化的文件 parser.add_argument("--evolve_population", type=str, default=ROOT / "data/hyps", help="location for loading population")配合上面自动使用，超参数优化的保存位置 3.16 resume_evolve 断点训练+超参数优化 parser.add_argument("--resume_evolve", type=str, default=None, help="resume evolve from last generation")超参数优化会导致参数改变，如果采用断点训练的话，则需要指定参数的路径 3.17 bucket 云盘 parser.add_argument("--bucket", type=str, default="", help="gsutil bucket")从谷歌云盘下载或上传数据 1，该参数用于指定 gsutil bucket 的名称，其中 gsutil 是 Google 提供的一个命令行工具，用于访问 Google Cloud Storage（GCS）服务； 2，GCS 是 Google 提供的一种对象存储服务，用户可以将任意数量和类型的数据存储在其中。用户可以通过 gsutil 命令行工具上传、下载、复制、删除等操作 GCS 中的数据。在训练模型时，如果需要使用 GCS 中的数据集，就需要指定 bucket 的名称。 3.18 cache 缓存数据集 parser.add_argument("--cache", type=str, nargs="?", const="ram", help="image --cache ram/disk")缓存数据集到内存，这样可以加快训练的速度 cache，可以指定的值：ram/disk；cache，参数不指定值，则默认为const=‘ram’。 3.19 image-weights 对数据加权训练 parser.add_argument("--image-weights", action="store_true", help="use weighted image selection for training")搭配 rect 参数使用，对数据集的图片进行加权训练 3.20 device 训练设备 parser.add_argument("--device", default="", help="cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu")训练时使用的设备 如果忽略的话，代码会根本环境自动选择，如果有GPU会优先使用 设备没有GPU，使用CPU训练------python train.py --device cpu设备有单个GPU，使用单个GPU训练------python train.py --device 0设备有多个GPU，使用单个GPU训练：python train.py --device 0 （使用第1张GPU训练）； python train.py --device 2 （使用第3张GPU训练）； 设备有多个GPU，使用多个GPU训练------python train.py --device 0,1,2（使用第1,2,3张GPU训练训练） 3.21 multi-scale多尺度训练 parser.add_argument("--multi-scale", action="store_true", help="vary img-size +/- 50%%")多尺度训练，这里默认关闭 这个开启的话，对网络的精度会有提升，根据情况选择是否开启 3.22 single-cls 单类别训练 parser.add_argument("--single-cls", action="store_true", help="train multi-class data as single-class")有多个检测类别时候，只训练指定的目标 3.23 optimizer 优化器选择 parser.add_argument("--optimizer", type=str, choices=["SGD", "Adam", "AdamW"], default="SGD", help="optimizer")默认使用SGD 优化器----->python train.py --optimizer SGD 注意：这里可选择的只有三个‘SGD’, ‘Adam’, ‘AdamW’ 3.24 sync-bn 同步批量归一化 parser.add_argument("--sync-bn", action="store_true", help="use SyncBatchNorm, only available in DDP mode")在传统的批归一化（Batch Normalization，简称 BN）中，每个 GPU 会对数据的均值和方差进行单独计算 在多 GPU 训练时，每个 GPU 计算的均值和方差可能会不同，导致模型训练不稳定 为了解决这个问题，SyncBN 技术将 BN 的计算放在了整个分布式训练过程中进行，确保所有 GPU 上计算的均值和方差是一致的，从而提高模型训练的稳定性和效果，但同时也会增加训练时间和硬件要求，因此需要根据具体的训练数据和硬件资源来决定是否使用 SyncBN。 只有在分布式训练（DDP）时才有效 3.25 workers 线程数 parser.add_argument("--workers", type=int, default=8, help="max dataloader workers (per RANK in DDP mode)")DataLoader中的num_workers参数，默认为8 Dataloader中numworkers表示加载处理数据使用的线程数，使用多线程加载数据时，每个线程会负责加载和处理一批数据，数据加载处理完成后，会送入相应的队列中，最后主线程会从队列中读取数据，并送入GPU中进行模型计算 numworkers为0表示不使用多线程，仅使用主线程进行数据加载和处理。 3.26 project 保存路径 parser.add_argument("--project", default=ROOT / "runs/train", help="save to project/name")和detect 里面的参数一样，即每次训练结果保存的主路径 主路径：每次训练会生成一个单独的子文件夹，主路径就是存放这些单独子文件夹的地方，可以自己命名 例如’runs/train’。比如说第一次训练保存结果的文件夹是exp1，第二次是exp2，第三次是exp3，则这些子文件夹都会放在主路径’runs/train’下面。 3.27 name 子路径 parser.add_argument("--name", default="exp", help="save to project/name")参考 3.26 project 参数介绍，里面的子文件夹 3.28 exist-ok 保存位置是否覆盖 parser.add_argument("--exist-ok", action="store_true", help="existing project/name ok, do not increment")默认关闭 每次训练都会生成一个子文件夹，例如exp1，exp2，以此类推 开启的话，新生成的就会直接覆盖之前的训练结果 3.29 quad 数据加载 parser.add_argument("--quad", action="store_true", help="quad dataloader")quad dataloader 是一种数据加载器，它可以并行地从磁盘读取和处理多个图像，并将它们打包成四张图像，从而减少了数据读取和预处理的时间，并提高了数据加载的效率。 3.30 cos-lr 余弦退火学习率衰减策略 parser.add_argument("--cos-lr", action="store_true", help="cosine LR scheduler")使用cos衰减的学习率 3.31 label-smoothing 标签平滑策略 parser.add_argument("--label-smoothing", type=float, default=0.0, help="Label smoothing epsilon")标签平滑策略，可以防止过拟合 python train.py --label-smoothing 0.1 表示在每个标签的真实概率上添加一个 epsilon=0.1的噪声，从而使模型对标签的波动更加鲁棒； 具体的值要根据实际网络调整 3.32 patience 提前停止训练 parser.add_argument("--patience", type=int, default=100, help="EarlyStopping patience (epochs without improvement)")patience 参数指定为整数n时，表示模型在训练时，若连续n个epoch验证精度都没有提升，则认为训练已经过拟合，停止训练 3.33 freeze 冻结网络 parser.add_argument("--freeze", nargs="+", type=int, default=[0], help="Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2")网络共有10层，迁移学习时，可以冻结一部分参数，只训练后面的层达到加快训练的目的 指定n，冻结前n(0 |
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