YOLOv5 COCO数据集 训练 | 【YOLOv5 训练】

📔 基础信息

• 使用的代码： YOLOv5 in PyTorch
• 该代码：自定义数据集官方教程
• 致敬大佬！

📕 环境搭建

• 环境搭建--请移步该博文

📗 数据准备

• COCO数据集下载
• COCO数据集txt格式标签下载

• 通过 vim yolov5-master/data/scripts/get_coco.sh 可发现默认的数据路径安排如下：

• 通过 vim yolov5-master/data/coco.yaml 注释掉下载脚本：

• 最终的项目路径如下：

📘 训练

重新开始训练：

python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 32  --device  1,2 --epochs 300 --img 640

活力全开，时长统计

time python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 64  --device  1,2 --epochs 10 --img 640

• 2块 RTX 5000 16G | --batch-size 64
• 5个 epoch 耗时 100分钟，1小时 3个 epoch ，那么训练该数据集全部数据，预估 300epoch 训练需要 100 小时；

📙 问题备注

（如果是使用 xshell 等工具操作，可能会遇到 弹窗的问题，需要 禁止 plot 弹窗）：

vim train.py 
vim utils/general.py 
添加如下代码：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')