如何提高yolov5 gpu训练速度？
初学yolov5，训练自己的数据集，因为之前的训练集图片太少，后续准备了将近300多张图片进行训练，结果训练速度很慢，在网上找解决方案也没有头绪，望指点一二，不胜感激！
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- 2023-04-21 01:28回答 2 已采纳 oom错误，显存不足，将imgs这个参数改小，你这8032的的图片没几张显卡跑的了的
- 2021-05-11 10:28回答 1 已采纳 parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') defau
- 2022-12-31 20:12回答 2 已采纳 很遗憾，我无法确定你遇到的问题的原因。在没有更多的信息的情况下，我只能给出一些潜在的建议。 首先，如果你发现模型使用更大的权重文件时在 GPU 上运行会导致数据全部变为 nan，可能是因为你的 GP
- 2023-12-25 11:08E寻数据的博客 这篇博文提供了一个关于使用YOLOv8进行目标检测的全面指南，包括环境搭建、模型训练、验证和预测的详细步骤，以及如何解释训练过程中生成的各种图表和数据。整篇文章为读者提供了一个关于如何利用YOLOv8进行目标检测...
- 2022-10-13 20:50回答 1 已采纳 单个类别的时候，train里面要将single-cls设置为true，或者参数里面加上--single-cls
- 2021-04-05 20:56回答 2 已采纳 mmdetection没试过，但是yolov5默认300多次是因为人家是在coco数据集上面训练的，而你看yolov5的主页，里面的各个模型的对比可以看出来，基本上都是300epoch的时候达到较好的
- 2022-09-09 10:49回答 2 已采纳 板子我没用过，不过我之前在哪里看到过，你这个板子显卡性能本身就不是很好，相当于GT740M还是750M的显卡来着，只不过显存比较大一些。另外就是试一试一些的优化了，比如你可以试试看下onnxsim优化
- 2023-12-24 11:00E寻数据的博客 总结来说，该内容提供了一个完整的YOLOv8项目运行指南，包括环境搭建、数据集准备、训练、验证和预测过程的详细说明，以及各个阶段所需参数的详细列表和解释。这为需要进行YOLOv8训练图片分类任务和部署的开发人员...
- 2022-11-12 10:49回答 2 已采纳 以下几个优化方向，希望对你有帮助 视频的帧率你可以适当调低，比如以前60帧，你可以变成25帧，30针的样子处理就行了，通过代码进行帧判断预测时不要逐帧进行。视频的分辨率也可以调低。更换轻量的模型
- 2023-01-28 21:40回答 2 已采纳 跑的时候看下开下任务管理器，这里切换成cuda，然后运行看下这里的cuda和下面的现存有无上升，有上升说明有调用显卡。另外，你的模型有无预热？一般来说，显卡推理的前一两张速度会很慢，后面速度就飞起了。
- 2022-08-05 17:33回答 2 已采纳 最后通过朋友帮助，发现batch_size的大小会影响到训练的收敛效果。解决方法：batch_siz最初设置为4改为batch_siz=8就可以了
- 2023-12-25 17:21E寻数据的博客 这篇博客提供了一个全面的指南，介绍了如何使用 Ultralytics YOLOv8-seg 系列模型进行对象检测和分割任务。内容从环境搭建、模型选择、训练、验证到预测的完整流程都有详细说明。为想要使用 YOLOv8-seg 系列模型的...
- 2022-10-11 21:09回答 3 已采纳 你的pytorch的cuda版本选错了，torch1.7.0是支持cuda11.x的，但是你下载的是cu101,这个就表示支持的cuda是10.1。但是你环境里面的cuda是11.x（30系显卡不支持
- 2023-12-26 13:49E寻数据的博客 本篇博客详细介绍了使用YOLOv8-pose进行姿态估计的全过程，包括不同版本模型的性能比较、训练与验证步骤，以及预测代码的实现。它对模型参数、训练过程和输出结果进行了解释，同时提供了详细的配置文件示例和标签...
- 2023-08-08 01:05光剑书架上的书的博客 超级检测器是基于神经网络的目标检测模型，具有显著的优点，包括精度高、速度快、不需要训练过程、支持小目标、视频监控等特点。本文首先对超级检测器进行综述，然后结合实践场景和细节对其原理和特性进行详细阐述。...
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