ssh root@192.168.100.91 -p 10003
.
|-- Public
| |-- data
| | |-- train
| | | |-- images
| | | `-- labels
| | `-- val
| | |-- images
| | `-- labels
| `-- pretrained
├── (name1)
│ └── helmet_det
│ ├── README.md
│ └── yolov7
.
.
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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.
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.
https://wandb.ai/wsangbae/helmet-det/runs/2tbbj4db?workspace=user-wsangbae
에서 확인하실 수 있습니다.