NvidiaGPU3080ti+yolov5使用交通號誌圖片進行訓練

使用NvidiaGPU3080ti筆電(MSI STEALTH GS77)進行訓練。

將交通號誌圖片資料放到C:\datasets\traffic，該資料下載自roboflow並轉換成coco格式，請參考將yolo格式資料集轉換成coco格式資料集。

Step1)本範例yolov5程式放置在C:\yolov5，將C:\datasets\traffic\data.yaml，拷貝到C:\yolov5\data\traffic.yaml，重新命名為traffic.yaml，並修改train與val的資料夾路徑。

Step2)執行以下指令進行訓練

python train.py --img 640 --batch 4 --epochs 10 --data traffic.yaml --weights yolov5s.pt --name traffic

如下圖，「YOLOv5 v7.0-47-g2370a55 Python-3.8.15 torch-1.12.1+cu116 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti Laptop GPU, 16384MiB)」表示順利啟用RTX 3080Ti GPU。

訓練結果儲存在runs\train\traffic\，只花費0.071小時，而使用Nvidia GPU 1660Ti 8G需要1個小時以上，相同資料集進行訓練所花費時間為1/10。