【我参加NVIDIA Sky Hackathon】yolov5简易训练经验

本组选择了autodl平台的云服务器，由于autodl平台的优秀优化，我们直接采用了平台提供的算法镜像

 为了图省事，直接用默认设置进行了训练即采用了COCO2017的格式

python train.py --weights yolov5s.pt --cfg model.yaml --epoch 200

由于官方给的数据集过于拉跨我们对全部图片进行了重新标注，并且加入了爬下来的1044张图片

默认训练使用的data设置为yolov5/data/coco128.yaml

可以按如下方式构建训练文件夹即可

/root/datasets/coco128/
                  ├── images/train2017/ #放训练集的图片
                  └── labels/train2017/ #放训练集的标注

我用的3090，batch-size可以设置到48

2080ti降到24(a100可以设置到128+)