yolov7训练集运行刚要开始阶段报错，无法进入运行
--batch-size=4
我的数据集图片大小大约都在12001200左右，但是我的yolov7 train.py的参数里img-size调高超过640640他就报错内容：CUDA out of memory. Tried to allocate 150.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.27 GiB already allocated; 0 bytes free; 3.33 GiB reserved in total by PyTorch)这样的话有啥办法吗，我数据集图片这么大的的情况下，是不是训练效果会很差呀，还能有什么补救办法吗，我打开训练的图片发现里面的图片显示都不完整，会有影响吗？如何降低影响，让准确率提升。显卡gtx1650
1.显存不足就不要想着训练大图片了，要么换cpu忍受龟爬的速度，要么减小batch size和imgs，要么加钱换显存大的显卡，或者买GPU服务器训练。
2.训练效果好与坏看你物体大小啊，你1200x1200的图片缩放到640x640之后你的物体是否还是清晰的，不能像卫星云图那样，一缩小两倍左右小目标就消失了，那只能用大尺寸训练，不然影响不会很大。
3.如果目标小不能缩放，补救方案除了上面第一点，剩下的就是你的图片再次切分成小图，然后训练。
4.至于你说的不完整，这个是数据增强的效果
参考🔗：
https://www.jb51.net/article/242140.htm首先，您遇到的问题是因为您的GPU内存不足。这是由于您的img-size参数设置过大，导致模型需要更多的显存。为了解决这个问题，您可以尝试以下方法：
减小img-size参数的大小，将其设置为一个合适的大小，以平衡模型的准确性和显存需求。您可以逐步减小img-size的大小，直到程序能够正常运行。一般来说，640大小的图像已经足够用于大多数的目标检测任务。
如果以上方法不起作用，您可以尝试使用小一些的批量大小。将batch-size降低一些，可以减少每次迭代时需要的显存，从而避免GPU内存耗尽。
如果您必须保持原始数据集大小，您也可以使用分布式训练。分布式训练可以将大型数据集分成几个部分，每个部分都分别在GPU上进行训练，这样可以减少每个GPU需要处理的数据量，从而减少显存需求。
对于您的第二个问题，大尺寸图像确实可能会导致训练效果较差。因为大尺寸图像需要更多的显存和计算资源，导致训练速度下降，甚至无法完成训练。为了解决这个问题，您可以考虑以下方法：
将图像大小缩小到一个适当的尺寸。通常来说，640x640或512x512的图像已经足够用于大多数的目标检测任务。如果您还需要更高的分辨率，可以使用图像金字塔技术，在不同尺度下进行训练和推断。
使用数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪等，来增加数据集的多样性。这样可以帮助模型学习到更多的特征，提高训练效果。
对于您的第三个问题，训练过程中显示不完整的问题通常不会对准确率产生影响。这个问题可能是由于某些参数设置不正确导致的，您可以调整一下显示参数来解决这个问题。
如果您需要降低这个问题的影响，您可以使用图像切片技术，将大图像分成若干小块进行训练。这样可以减小每个图像的大小，减少内存占用，同时避免显示不完整的问题。
最后，您的显卡是gtx1650，虽然不是最顶级的显卡，但是可以处理大多数的目标检测任务。如果您需要提高训练效率，您可以考虑使用更高端的显卡，如RTX 3090，或使用多个GPU进行分布式训练。