我正在考虑使我的自定义YoloV5模型更快，根据我目前的结果，我已经训练了一个约20k (1280 × 960)的图像与基于yolov516的配置。yaml(假设是P6型号)
这给了我一个非常好的模型，现在我想探索更小/更简单的模型。
选项A:是简单的，并尝试用P6模型的中/小/纳米版本进行训练
选项B:我想尝试使用P5模型将图像大小设置为640。
问题是:我是否需要手动将图像大小调整为640x640以有效地训练P5模型(例如基于yolov5m.yaml)，或者我可以简单地将所需的图像大小作为参数传递给train.py?
imgsz标志决定了提供给模型的图像的大小，对于训练也是如此。因此，您可以简单地执行以下操作
python train.py ... --imgsz 640 # training on 640 images
要检查是否正确，可以输入
print(img.shape)
就在图像批处理被馈送到模型之前
参考