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用Yolo5跑自己的数据集，torch_GPU和CUDA都安装了，使用GPU跑模型，GPU的占用率为1%，设置的epoch为300，batch size为32，大概6min多/epoch，数据集很小，刚过一千。在网上查了相关的文章，发现可能是读取数据造成的，把cache-image的action='store_true'改成'store_false'。
改成
修改后 每epoch大概是13s！超级快，GPU的占用率变到33%，CPU的占用率50%。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-534823.html
后面再想办法改一改，计算机小白学习好难，论文好难（哀嚎~）！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-534823.html
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博主电脑配置是AMD R5 3600，Nvidia RTX3060 12G，16G 3200MHz内存，训练数据集是自建数据集，大约1200张图片，3个检测目标。 训练YOLOv5-5.0版本的模型参数设置，模型是yolov5s，epoch 150（如果想要更好的mAP@0.5:0.95指标可以设置的更大，博主这个收敛的太快了就没设太多），bat
摘要：基于YOLOv5的停车位检测系统用于露天停车场车位检测，应用深度学习技术检测停车位是否占用，以辅助停车场对车位进行智能化管理。在介绍算法原理的同时，给出 P y t h o n 的实现代码、训练数据集以及 P y Q t 的UI界面。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新
本文仅讨论节省图片加载时间问题，这里面可能有一些容易忽视的细节。yolov5的训练参数里面有一个--cache，默认是ram，就是把解码后的图片保存在内存中。也可以是disk，就会把解码后的图片保存在硬盘上。 解码后的图片就是numpy数组啦，保存为.npy文件 这里可能有一个问
1. 具体的配置过程： 2. 在指定位置（路径）创建虚拟环境： 3. conda常用命令： 4: 在跑模型时候遇到的一些问题： 4.1: conda添加python解释器找不到对应的python.exe文件 4.2: 报错“OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。” 4.3: 报错“
上一课讲述了Yolov5模型环境搭建的过程 这一课讲Yolov5模型训练的过程 进行模型训练前，首先要先进行样本标注，标注后产生标注文件，将图片源文件和标注文件进行文件划分，本文以2000张负样本进行训练。 1.新建三级目录datasets/images/train、datasets/images/val 2.新建三级目录da
各位读者们好，本专栏最近刚推出，限于个人能力有限，不免会有诸多错误，敬请私信反馈给我，接受善意的提示，后期我会改正，谢谢，感谢。 第一步 ：[ 购买点击跳转 ] 第二步 ： 代码函数调用关系图(全网最详尽-重要) 因文档特殊，不能在博客正确显示，请移步以下链接
这里记录下yolov5 tag7.0的实例分割，因为也用过paddle家族的实例分割，能够训练出来，但是开放restiful api时遇到点小问题，还是yolov爽啊！！通过这篇博文，您可以一步步的搭建自己的分割网络。 git仓库:https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v7.0 在tag7.0开始支持的，号称sota，在mas
笔者使用的是一台M2版本的Macbook Air，虽然苹果作为深度学习的训练机不太合适，但是由于macbook作为打字机实在是无可挑剔，所以使用macbook调试一下pytorch的代码再放到集群上训练或者直接在mac上调试运行代码都是不错的体验，本文以在mac上直接调试yolov5为目标，大概记录一下
对于没有GPU训练机的人来讲，使用云服务器训练自己的模型应该最最优选择，只是在训练的时候开个按时计费的服务器，训练完成后保存环境镜像之后，可以完全停掉服务器，期间不产生任何费用，下次再训练时，启动环境就可以，很容易保护好自己的训练环境不受污染。
作者｜ BBuf 很高兴为大家带来One-YOLOv5的最新进展，在《一个更快的YOLOv5问世，附送全面中文解析教程》发布后收到了很多算法工程师朋友的关注，十分感谢。 不过，可能你也在思考一个问题：虽然OneFlow的兼容性做得很好，可以很方便地移植YOLOv5并使用OneFlow后端来进行训练，
