colab GPU训练模型 yolov5

最新推荐文章于 2025-04-04 18:09:29 发布
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文章标签： pytorch python 人工智能 深度学习 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45760086/article/details/122558029
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本文记录了使用Google Colab进行YOLOv5目标检测模型的GPU训练过程，包括环境搭建、模型训练、训练结果分析及总结。在训练中遇到的问题如权重加载错误已解决，并讨论了训练次数、数据集大小对模型性能的影响。

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文章预览

此为学习yolov5的学习笔记，根据的是PyTorch 深度学习目标检测入门实战，若内容上理解有误，还望大家批评指正。小土堆讲解透彻易懂，推荐给大家。

云上GPU训练

环境搭建

网址：colab

初始页面如下：

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点击修改，选择笔记本设置，选择GPU加速。

将训练测试，以及相关数据经过处理压缩整体打包上传至左边的文件夹中，可以看到只有1M大小

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使用Colab训练YOLOv5 训练+测试
weixin_45255658的博客
11-06 5287
使用Colab训练YOLOv5 训练+测试 1.谷歌网盘 登录谷歌网盘：https://drive.google.com/ 选择 My Drive文件夹，点击上方的New，新建一个文件夹。 2 下载 yolov5算法包 1）新建一个文件夹，取名：colab_yolov5(可以自己定义)，再新建一个Google Colaboratory 2.点击修改-》笔记本设置-〉改成GPU并保存。建议大家在不用的时候，将其改为none，以免过载。 3.查看相应参数 !nvidia-smi 4.查看pytorch
04训练——基于YOLO V8的自定义数据集训练——使用免费在线GPU资源
raozhongbo的博客
08-23 5355
Colab 是一个由 Google Research 团队开发的在线平台，可以让你在浏览器中编写和运行 Python 代码，无需任何配置，免费使用 GPU 和 TPU，还可以方便地与其他人共享你的工作。Google Colab 适合进行机器学习、数据分析和教育等目的。其主要特点有：• 零配置：你只需要一个 Google 账号和一个浏览器，就可以开始使用 Google Colab，无需安装任何软件或硬件。
火焰、烟雾数据集 已标注好 共3681张标注好的图片以及标签可用于直接训练yolo
06-10
yolov3、yolov4、yolov5训练火焰数据集 共3681张图片以及对应的标签 可直接用于训练
yolov5 训练
weixin_41012767的博客
09-19 1553
该步骤会将上一步的ImageSets和labels缺少的文件补齐，并生成2007_Train和2007_test的txt文件。下面的代码自动制作VOC2007的数据集，：里面是标注图片对应的标注信息，是xml格式的（标注你的xml，可以自行进去看一下结构，里面主要的就是类别和标注的坐标点，其他不重要）。：在后面里面生成Main文件夹，里面包含train和test，主要记录训练集的文件名称和测试集的文件名称。：该文件夹和ImageSets的Main文件夹在后面共同生成，用于生成VOC2007格式的数据集。
Google Colab上使用 GPU训练模型
最新发布
深之JohnChen的专栏
04-04 757
Google Colab 是由 Google 提供的云端 Jupyter Notebook 开发环境，自 2017 年推出以来已成为机器学习、数据科学和教育领域的重要工具‌。
yolov5 继续训练
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05-22 2805
昨天我训练了300轮，发现模型未收敛，想再继续训练300.采用博主博客中方法2，成功跑起来了 感谢博主： yolov5 继续训练_weixin_44057060的博客-优快云博客_yolov5 继续训练 具体做法是： 不是直接在train.py设置weight参数为训练好的权重（last.pt），然后设置epoch为300，这样不行，因为学习率等超参数启动时还是按照默认的。。。（自己把一些超参数设置好也可以，但感觉有点烦） 1. 在train.py代码里将 epoch 改为600 2. 在tr.
【学习率和训练轮次对于yolov5训练的影响】
weixin_45921929的博客
06-14 7953
【学习率和训练轮次对于yolov5训练的影响】
google colab 训练模型时，第一轮为什么非常慢
X1996_的博客
04-18 1599
google colab 训练模型时，第一轮为什么非常慢，怎么解决 感谢这位老兄： https://www.xiaoheidiannao.com/249953.html 我在这里找到了解决方案 一开始我只是以为是刚训练时载入数据或模型初始化那些比较慢，第一轮训练后面连的训练耗时差了十几倍，一开始我的batch_size设置的大一点，第一轮训练大概要2个小时左右，后面把batch_size改小了一倍，第一轮训练直接要5到6个小时了，实在不能忍受了，毕竟一天GPU的使用时间有限，然后就去找了找原因，解决办法。
【colab】在colab上使用yolov5训练自己的模型
qq_41627396的博客
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本文记录了在谷歌平台colab上使用yolov5训练自己的模型，包括具体流程和ipynb代码
YOLOV5训练的若干问题总结
JustinChen
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YOLOV5部署到本地的记录
YOLOv5训练参数简介
豆芽菜
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yolov5参数
YOLOV5 参数设定与模型训练的坑点一二三
`or 1 or 不正经の泡泡
04-10 8617
文章目录前言自训练模型问题无目标框问题分析重新训练中文乱码参数detect.py 参数train.py 参数总结 前言 蓝桥杯干完了，怎么说，出题组换了，不讲武德，当然还是自己不行… Ok，该回来办点正事了。 上次我们简单地玩了一下YOLOV5 如果是按照那个我上次记录的文章来走的话，我想，至少大家的YOLO环境应该是搭建好了，也会怎么设定数据集自己训练了。然后我说我在玩的时候，说我翻车了，说图片尺寸有问题，其实呢，我没有翻车，没错，没有翻车，是我在测试，模型训练的时候参数的问题。为什么我会说我自己没有翻车
关于yolov8一些训练的情况
qianxun
01-15 1万+
1、使用yolov8s训练(2000轮，真就一直训到了2000轮，不会象是yolov5一样收敛了就不训了)第一次map50=0.915，第一次训练依旧是2000轮，依旧是训练跑完2000轮了，map=0.91,map相差了0.5个点。(训练结果被我删除了，因为上面那个错误，然后我把run文件夹全部删除了。可以看到s模型640得map已经达到了44.9，v8n得map也已经达到了37.3，很强了，但是实际上是怎么样呢，我使用个人数据集进行了测试，本人得数据集在偏向于小目标，只有一类。
CSGO人物yolo数据集 3200张+ 含300轮训练结果
幽络源
11-03 1050
本次分享的是一个专为CSGO（反恐精英：全球攻势）设计的YOLO数据集，包含3200张已标注好的人物图像。为了帮助研究者和开发者更好地利用这一数据集，站长已经进行了300轮的训练，确保模型性能的可靠性。您可以选择自己进行训练，或者直接使用我们训练好的模型，快速开展目标检测任务。
yolov5训练自己的数据集
女神sha手的博客
07-13 3691
yolo系列在目标检测领域的地位就不用说了，github上有pytorch实现的训练yolov5的代码，本文将用自己的数据去训练一个yolov5的模型。参考代码地址 https://github.com/ultralytics/yolov5/tags 注意这里我们选择tags下的v1.0版本进行训练，不同的版本代码是不一样的，复现过程也有所差异。其中v1.0版本的训练过程和yolov3很相似 一、准备自己的数据 数据的标注，采用labelImg软件，保存下来的都是.xml格式的标注文件。本次大.
YOLOv5训练自己数据集（详细易懂版）
m0_60985598的博客
06-05 1万+
YOLOv5作为图像检测界的一哥，检测效果毋庸置疑，本篇文章就带你一起手把手教学YOLOv5实现。
（13）深度网络模型训练评价指标之yolov5训练结果分析
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YOLOv7训练参数解释
小嘤熊的博客
11-22 2596
在我们平时的训练中我们在每一轮训练结束的时候都会计算mAP值，如果开始此参数，那么只在最后一轮计算mAP值。数据集路径，默认为coco.yaml，主要定义数据集路径，以txt文件保存【训练集、验证集和测试集】，类的数量【默认nc=80】，类名【names】。训练中模型的参数定义，采用yaml文件【注意是training下的yaml，不是deploy下的】，可以用于模型的选择。设备选择，如果是GPU就输入GPU索引【如0，1，2..】，CPU训练就填cpu。默认是开启的，可以简化训练过程；
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