admin管理员组

文章数量:1656763

    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），batchsize 32或者64，imgsize 640,640，其他均为默认。

    在最初训练模型的时候训练一次epoch大约需要3分钟，而且不管怎么设置参数，训练时间都不会改变太多，都在3分钟左右，博主期初是因为自己没用GPU跑，但是显存是实实在在的吃满了，但利率用始终在0%和4%之间波动，大多数还是在0%，博主百思不得其解，百度了许多方法都没有用，看了大部分博主的文章，然后看了看运行时候的内存，CPU和GPU，发现CPU使用率不高，但是内存和显存占用很高，那么也就排除了在用CPU跑模型的情况，思来想去大概是出在数据读取上。下面来介绍一些训练模型速度慢可能的原因和解决方法：

    1.GPU太差

    博主之前用的自己的GTX960m的确跑不起来，如果自己显卡太老，显存太低，要么降低batchsize和worker，还有imgsize，要么就换一张显卡。三个参数的设置在train.py的设置代码如图

本文标签： 解决方法速度慢

版权声明：本文标题：YOLOv5训练速度慢的一些解决方法 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dongtai/1729748236a1211901.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。