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【物体検出】YOLOv5のオプションまとめ

2021/10/18に公開

2021/10/18 (最終更新日: 2021/10/18)

はじめに

YOLOv5のtrain.pyとdetect.pyのオプションをまとめてみました。一つの表中でオプションは五十音順にソートしております。

引数がなしとなっているオプションはそのオプションを記述することでflagが立つ(True)となるオプションです。

いくつかは私の理解不足で説明を省いていたりするものもありますがご容赦ください。
(順次アップデートしていければと考えております。)

option	引数	説明	default
batch	int	バッチサイズ指定	16
data	str	学習データの情報を記載したyamlファイルのpath	サンプルデータのcoco128が読み込まれる
cfg	str	使用するYOLOのバージョン指定	' '
epochs	int	エポック数指定	300
exist-ok	なし	学習結果を上書き保存する	False
img (imgsz, img-sizeでもよい)	int	学習画像のサイズを指定	640
name	str	学習結果を保存するディレクトリ名を指定	'exp' (注*2)
patience	int	EarlyStopの設定指定したepoch数中でモデル精度が向上しなければ学習を打ち切る	100
project	str	学習結果を保存するディレクトリを指定	ROOT / 'runs/train' (注*1)
single-cls	なし	多クラスにラベル付けされていても単一クラスとして扱う (物体の検出のみ行う)	False
weights	str	学習済み重みを指定 (例えば'yolov5x.pt'とファイルのパスを指定しなくてもOK)	ROOT / 'yolov5s.pt' (注*1)

option	引数	説明	default
adam	なし	Adam optimizerを使用する	Fasle(SGDが指定される)
bucket	str	-	' '
cache	str	cashの保存先指定(ram or disk)	'ram'
device		使用プロセッサの指定(0 or 0,1,2,3 or cpu)	' ' (cudaが指定される)
evolve	int	ハイパーパラメータのバージョン指定いじったことない	None
freeze	int	学習しない層を指定	0
hyp	str	ハイパーパラメータの指定いじったことない
image-weights	なし	-	False
label-smoothing	float	-	0.0
linear-lr	なし	-	False
multi-scale	なし	画像サイズを±50%変化させる	False
noautoanchor	なし	自動アンカーチェックの無効化	False
nosave	なし	最終checkpointのみ保存	False
quad	なし	-	False
rect	なし	-	-
resume	なし	-	False
sync-bn	なし	SyncBatchNormを使用する DDPモードでのみ使用可能	False
save_period	int	指定epoch毎にチェックポイントを保存する	-1 (無効)\
workers	int	データローダーワーカーの最大数	8

option	引数	説明	default
conf	float	クラス判定の閾値指定	0.25
exist-ok	なし	推論結果を上書き保存する	False
img (imgsz, img-sizeでもよい)	int	推論対象の画像のサイズを指定	640
name	str	推論結果を保存するディレクトリ名を指定	'exp' (注*2)
project	str	推論結果を保存するディレクトリを指定	ROOT / 'runs/train' (注*1)
save-txt	なし	推論結果(検出座標と予測クラス)をtxtファイルに出力する	False
save-conf	推論結果(クラスの確率)をtxtファイルに出力する	False
sorce	str	推論対象の画像が格納されたディレクトリまでのパス	ROOT / 'data/images' (注*1)
weights	str	学習済み重みを指定	ROOT / 'yolov5s.pt'

option	引数	説明	default
agnostic-nms	なし		False
augment	なし	拡張推論	False
classes	int	クラスフィルタ
device		使用プロセッサの指定(0 or 0,1,2,3 or cpu)	' ' (cudaが指定される)
iou-thres	folat		0.45
max-det	int	1枚の画像で検出する物体数の最大	1000
nosave	なし	画像を保存しない	False
save-crop	なし	予測画像を検出座標でトリミングしたものを保存	False
update	なし	モデルをアップデートする	False
view-img	なし	結果を表示	False
visualize	なし	特徴を可視化	False

*1: ROOTはtrain.py、detect.pyが存在する階層
*2: exsit_okがFalseの場合、学習を行う度にexpの後に連番が振られる