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yolov5ds-断点训练、继续训练、先终止训练并调整最终epoch(yolov5同样适用)

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参考链接

  • 🍀yolov5 继续训练
  • 🍅yolov5ds:Yolov5同时进行目标检测和分割分割(yolov5ds作者的博客介绍) - github地址:👉yolov5ds- 训练yolov5ds案例:用YOLOv5ds训练自己的数据集——同时检测和分割

两种情况:

  • 训练过程中中断了,继续训练
  • 训练完了,但是未收敛,在这个基础上,还想用这个权重、学习率等参数继续训练多一些批次

不再需要断点训练后,就一定要记得把以下修改全部都恢复成原状!!!

1. 训练过程中中断了,继续训练

断电、或者什么原因中断了,比如设定epoch为200,但是在90这里中断了,想从断点这里继续训练到 200个epoch

直接在

trainds.py

设置参数

--resume

defualt=True

即可(在代码 517行附近)

parser.add_argument('--resume', nargs='?', const=True, default=True,help='resume most recent training')

或者参考这个芒果大佬的方式:直接调用命令行开始resume,他还变了加载的权重(我没有变,但是也能行,保险起见还是参照大佬的方式吧,我是从这篇博文里面摘录过来的:手把手调参最新 YOLOv7 模型 训练部分 - 最新版本(二))

python train.py --resume D:\Pycharm_Projects\yolov7\runs\train\exp19\weights\last.pt

在这里插入图片描述

如果觉得数值差不多稳定了,但是距离最终设置的epoch还很远,所以想要停止训练但是又得到yolov5在运行完指定最大epoch后生成的一系列map、混淆矩阵等图

  • (虽然yolov5默认有早停机制,但是是要再多训练100轮如果结果还是没改善才会自动停止)
  1. 终止训练
  2. 找到run/train/exp(注意找对文件夹,exp是本轮训练时生成的文件夹)中的opt.yaml文件,修改其中的epochs为最近的一个比较大的数值,比如现在我训练到了169轮,我就先终止训练,然后将这个epochs改成了170,再将resume的default值改为True继续训练
  3. 如上,直接在trainds.py设置参数--resumedefualt=True即可(在代码 517行附近)

2. 训练完原有epoch,但还继续训练(与参考链接操作不同)

训练完原有epoch后,但还继续训练,比如设置epoch为200,已经训练完了,但是没有收敛等原因想使用训练了200 epoch的权重继续训练100个epoch, 总共就是300个epoch

  • 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100,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)
  • 在train.py代码里面设置就可以使用原有200 epoch的权重后继续训练到300epoch

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以训练了5个epoch后,想继续训练到15个epoch为例:

step1:
(同1.)先将

--resume

defualt

改为

True

,再将

--epochs

设为想要继续训练到的epochs,即

defualt=300

(在trainds.py代码的513行附近)

parser.add_argument('--epochs',type=int, default=15)

step2:

trainds.py

文件中,按下

Ctrl+F

搜索

Epochs

定位到大概200行的位置,做以下两处修改:

  1. 添加一行代码:ckpt['epoch'] = 5
  2. 修改代码:start_epoch = ckpt['epoch'](后面不加1)

注意:这两处修改是为了断点训练,如果不再需要断点训练,请将这两处修改都还原。

在这里插入图片描述

step3:

可以直接简化为下面的操作:

找到

run/train/exp

(注意找对文件夹,

exp

是本轮训练时生成的文件夹)中的

opt.yaml

文件,修改其中的

epochs

为你想要改为的最大的epoch值

#--------------------------------这个编辑代码的步骤可以省略了---------------------------------------------#

trainds.py

文件中,按下

Ctrl+F

搜索

replace

定位到大概565行的位置,做以下两处修改:

  1. 如图添加一行代码:init_epochs = opt.epochs(记录最开始由epochs参数设定的数值15,因为replace这行代码,将epochs替换成了原始的epochs数值5)
  2. 修改代码:如图进行添加,reinstate恢复成设定的epochs

在这里插入图片描述
#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------#

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做完以上3个修改,训练就会从第5个epoch的基础上进行继续训练到15个epoch,和直接设置epoch为15一样

老师让我测试了一下:这个继续训练对数据集发生变化的有效没有?
老师的解释:理论上应该是没有影响,虽然数据集变化,但训练只是沿用前面的权重表就可以,比如增加了训练数据应该没有问题

  • 前5个epoch的数据集情况:总数为708张,按9:1划分得到 -> 训练集637张,验证集71张
  • 继续训练到15个epoch的新数据集情况:总数为100张,按9:1划分得到 -> 训练集90张,验证集10张

👉经测试,是有效的,能够继续训练且正确,可参看以下3张图片:

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述


本文转载自: https://blog.csdn.net/LWD19981223/article/details/125887486
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