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docs : train update

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README.md

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 # 디렉토리 구조
 ```
 .
-├── Public
-│   ├── data
-│   │   ├── annotation_val
-│   │   ├── annotations_train
-│   │   ├── images_train
-│   │   └── images_val
-│   └── pretrained
-│
+|-- Public
+|   |-- data
+|   |   |-- train
+|   |   |   |-- images
+|   |   |   `-- labels
+|   |   `-- val
+|   |       |-- images
+|   |       `-- labels
+|   `-- pretrained
 ├── (name1)
 │   └── helmet_det
 │       ├── README.md
 │       └── yolov7
-├── (name2)
-│   └── helmet_det
-│       ├── README.md
-│       └── yolov7
 .
 .
 .
 ```
-`
+
 각자 성함으로 폴더를 만드시고 해당 폴더안에서 git clone 하여 작업하시면 될 것 같습니다.
 
 cuda를 사용하실 경우 터미널에서 nvidia-smi 확인하시고 빈 디바이스 사용해서 학습 돌리시면 됩니다.
 
+
+# train
+`python train.py --workers 8 --device 0 --batch-size 32 --data data/coco_copy.yaml --img 640 640 --cfg cfg/training/yolov7_custom.yaml --weights '/root/Public/pretrained/yolov7_training.pt' --name yolov7-helmet_det --hyp data/hyp.scratch.custom.yaml --epochs 20`
+
+`train.py` 의 `args` 참고하셔서 원하시는대로 변경 후 학습 결과 비교하시면 됩니다.
+- cfg/*.yaml 파일 변경하시는 경우 꼭 number of classes는 변경하시면 안됩니다. 현재 {0:helmet, 1:person, 2:head}로 nc는 3 입니다.
+- 이미지 사이즈도 640*640 으로 고정하는게 학습결과 비교하기 좋을 것 같습니다. (yolo pretrain 이미지 사이즈)
+학습 결과는 `https://wandb.ai/wsangbae/helmet-det/runs/2tbbj4db?workspace=user-wsangbae` 에서 확인하실 수 있습니다.