yolov5训练100轮够吗,yolov5做AI脚本封号吗

可以根据自己的需求和配置修改训练轮次，我这里训练了100轮parser.add_argument('--epochs',type=int, default=100) 然后就可以运行train.py进行训练了。3 前端实现训练完成后，我前面几轮训练看还没有效果，但随着训练次数的增加，效果明显改善默认训练300次之后就比较稳定了。部署情况部署到RV1126平台上后，发现置信度基本为100% 对比图

python train.py --cfg models/yolov5s.yaml --data data/coco128.yaml --weights yolov5s.pt --epoch 150 --batch-size 4 epoch是指训练轮数，可以从可视化图表看收敛情况，一般100以yolo一般训练多少轮一般训练上100轮到200轮就可以了。在做YOLOv3检测的时候，第一阶段，一直使用RMS优化器，最多的时候可以训练到200轮。初始的学习率测试过0

--weights 选择yolov5s.pt --data 上一步配置好的gestrue_image.yaml文件路径--epochs 训练迭代次数，先来100轮--batch-size 一次训练分批每批次数量，先设置48 --works 设置为0 --第一个是你的权重，如果你不想在别人的基础上训练，删了呗~ 第二个是你数据的位置，你刚才设置的是coco128.yaml,所以就是这个文件的地址(可使用绝对路径) 第三个是你训练的轮数，一般设

resume表示从中断中恢复，比如说现在在某个数据集上想训练一个yolov5的模型，假如你想训练200轮，当你执行到100轮的时候你的电脑突然死机了哈哈，当你重新开机之后很惭愧，来csdn已经三年多了，却一直都在“白嫖”各位大神的经验与总结。这几天也一直在csdn里学习YOLOv3与YOLOv5训练数据集的具体步骤，几经波折终于实现了很好的效果。因此，决定利