YOLOv5 転移学習時の作業に時間がかかる

Question

YOLOv5で、画像の枚数を100枚ずつ増やして学習させたい場合、画像1~100で学習した後、train.pyを実行時に引数で「--weights (画像1~100の学習結果ptファイル)」を指定すれば転移学習ができ、追加で画像101~200を学習させることが出来ます。

このように可能ではあるのですが、追加で学習する際、現在はフォルダから1~100を抜き、101~200を格納するという作業を行っています。この方法だとPCのスペックによっては画像の出し入れに時間がかかってしまいます。

この作業を短縮する方法がありましたらご教示ください。
よろしくお願いします。

以下、現在のフォルダ構成です。

yolov5
  learning
    data.yaml
    train
      *.jpg
      *.txt
      ...
      *.jpg
      *.txt
    val
      *.jpg
      *.txt
      ...
      *.jpg
      *.txt