train_single_gpu.sh 1.6 KB

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758
  1. # -------------------------- Train YOLOX series --------------------------
  2. python train.py \
  3. --cuda \
  4. -d coco \
  5. --root /mnt/share/ssd2/dataset/ \
  6. -m yolox_l \
  7. -bs 8 \
  8. -size 640 \
  9. --wp_epoch 3 \
  10. --max_epoch 300 \
  11. --eval_epoch 10 \
  12. --no_aug_epoch 15 \
  13. --grad_accumulate 8 \
  14. --ema \
  15. --fp16 \
  16. --multi_scale \
  17. # --load_cache \
  18. # --resume weights/coco/yolox_m/yolox_m_best.pth \
  19. # --eval_first
  20. # -------------------------- Train YOLOv1~v5 & v7 series --------------------------
  21. # python train.py \
  22. # --cuda \
  23. # -d coco \
  24. # --root /mnt/share/ssd2/dataset/ \
  25. # -m yolov5_l \
  26. # -bs 16 \
  27. # -size 640 \
  28. # --wp_epoch 3 \
  29. # --max_epoch 300 \
  30. # --eval_epoch 10 \
  31. # --no_aug_epoch 10 \
  32. # --ema \
  33. # --fp16 \
  34. # --multi_scale \
  35. # # --load_cache \
  36. # # --resume weights/coco/yolov5_l/yolov5_l_best.pth \
  37. # # --eval_first
  38. # -------------------------- Train My RTCDet series --------------------------
  39. # python train.py \
  40. # --cuda \
  41. # -d coco \
  42. # --root /mnt/share/ssd2/dataset/ \
  43. # -m rtcdet_v1_l \
  44. # -bs 16 \
  45. # -size 640 \
  46. # --wp_epoch 3 \
  47. # --max_epoch 300 \
  48. # --eval_epoch 10 \
  49. # --no_aug_epoch 20 \
  50. # --grad_accumulate 8 \
  51. # --ema \
  52. # --fp16 \
  53. # --multi_scale \
  54. # # --load_cache \
  55. # # --resume weights/coco/rtcdet_v1_l/rtcdet_v1_l_best.pth \
  56. # # --eval_first