NvidiaGPU1660ti+yolov5使用交通號誌圖片進行訓練

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，已經啟動wandb。

訓練結果儲存在runs\train\traffic4\。

Step3)執行指令「tensorboard --logdir runs\train」開啟tensorboard。

使用瀏覽器瀏覽127.0.0.1:6006/，勾選traffic4就可以使用瀏覽器開啟訓練結果。

Step4)開啟wandb網站，登入帳號，就可以看到剛剛訓練的結果，訓練過程會自動上傳wandb網站。訓練過程上傳wandb網站，請參考使用wandb紀錄yolov5訓練結果

Step5)開啟clearml網站，也可以看到訓練的結果。

訓練過程上傳clearml網站，請參考使用ClearML紀錄yolov5訓練結果