| --weight |
initial weights path |
加载的权重文件路径 |
| --cfg |
model.yaml path |
模型配置文件，网络结构 路径 |
| --data |
dataset.yaml path |
数据集配置文件，数据集路径 |
| --hyp |
hyperparameters path |
超参数文件 路径 |
| --epochs |
Total training rounds |
训练总轮次 |
| --batch-size |
total batch size for all GPUs, -1 for autobatch |
一次训练所选取的样本数 |
| --imgsz |
train, val image size (pixels) |
输入图片分辨率大小 |
| --rect |
rectangular training |
是否采用矩形训练，默认False |
| --resume |
resume most recent training |
接着打断训练上次的结果接着训练 |
| --nosave |
only save final checkpoint |
只保存最终的模型，默认False |
| --noautoanchor |
disable AutoAnchor |
不自动调整anchor，默认False |
| --noplots |
save no plot files |
不保存打印文件，默认False |
| --evolve |
evolve hyperparameters for x generations |
是否进行超参数进化，默认False |
| --bucket |
gsutil bucket |
谷歌云盘bucket，一般不会用到 |
| --cache |
--cache images in "ram" (default) or "disk" |
是否提前缓存图片到内存，以加快训练速度，默认False |
| --device |
cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu |
训练的设备，cpu；0(表示一个gpu设备cuda:0)；0,1,2,3(多个gpu设备) |
| --multi-scale |
vary img-size +/- 50%% |
是否进行多尺度训练，默认False |
| --single-cls |
train multi-class data as single-class |
数据集是否只有一个类别，默认False |
| --optimizer |
optimizer |
优化器 |
| --sync-bn |
use SyncBatchNorm, only available in DDP mode |
是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用 |
| --workers |
max dataloader workers (per RANK in DDP mode) |
dataloader的最大worker数量 |
| --project |
save to project path |
保存到项目结果地址 |
| --name |
save to project/name/ |
保存到项目结果/名称 |
| --exist-ok |
existing project/name ok, do not increment |
现有项目/名称确定，不递增，默认False |
| --quad |
quad dataloader |
四元数据加载器 开启之后在尺寸大于640的图像上识别效果更好，但是有可能会使在640尺寸的图片上效果更差 |
| --cos-lr |
cosine LR scheduler |
是否采用退火余弦学习率，默认False |
| --label-smoothing |
Label smoothing epsilon |
标签平滑 |
| --patience |
EarlyStopping patience (epochs without improvement) |
早停机制，默认False |
| --freez |
Freeze layers: backbone=10, first3=0 1 2 |
冻结层数，默认不冻结 |
| --save-period |
Save checkpoint every x epochs (disabled if < 1) |
用于记录训练日志信息，int 型，默认 -1 |
| --seed |
Global training seed |
随机数种子设置 |
| --local_rank |
Automatic DDP Multi-GPU argument, do not modify |
自动单机多卡训练 一般不改动 |
| --bbox_iou_optim |
Optimize compute loss process in one-yolov5 |
优化 one-yolov5 的损失计算部分 |
| --multi_tensor_optimizer |
Optimize the parameter update part of one-yolov5 |
优化 one-yolov5 的参数更新部分 |