diff --git a/utils/datasets.py b/utils/datasets.py
index b88b769c..2cf8c8ba 100755
--- a/utils/datasets.py
+++ b/utils/datasets.py
@@ -689,7 +689,7 @@ def random_affine(img, targets=(), degrees=10, translate=.1, scale=.1, shear=10,
         area = w * h
         area0 = (targets[:, 3] - targets[:, 1]) * (targets[:, 4] - targets[:, 2])
         ar = np.maximum(w / (h + 1e-16), h / (w + 1e-16))  # aspect ratio
-        i = (w > 4) & (h > 4) & (area / (area0 + 1e-16) > 0.1) & (ar < 10)
+        i = (w > 4) & (h > 4) & (area / (area0 + 1e-16) > 0.2) & (ar < 10)
 
         targets = targets[i]
         targets[:, 1:5] = xy[i]
@@ -703,7 +703,7 @@ def cutout(image, labels):
     # https://towardsdatascience.com/when-conventional-wisdom-fails-revisiting-data-augmentation-for-self-driving-cars-4831998c5509
     h, w = image.shape[:2]
 
-    def bbox_ioa(box1, box2, x1y1x2y2=True):
+    def bbox_ioa(box1, box2):
         # Returns the intersection over box2 area given box1, box2. box1 is 4, box2 is nx4. boxes are x1y1x2y2
         box2 = box2.transpose()
 
diff --git a/utils/gcp.sh b/utils/gcp.sh
index 01770fb3..7bb52149 100755
--- a/utils/gcp.sh
+++ b/utils/gcp.sh
@@ -239,5 +239,18 @@ t=ultralytics/yolov3:v183 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it -
 t=ultralytics/yolov3:v185 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name 185
 t=ultralytics/yolov3:v186 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name 186
 n=187 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+t=ultralytics/yolov3:v189 && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name 188 --cfg yolov3s15a-320-640.cfg
+n=190 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=191 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=192 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run -it --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
 
+n=193 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=194 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=195 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=196 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+
+n=197 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=198 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=199 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n
+n=200 && t=ultralytics/yolov3:v$n && sudo docker pull $t && sudo nvidia-docker run --ipc=host -v "$(pwd)"/coco:/usr/src/coco $t python3 train.py --data coco2014.data --img-size 640 --epochs 10 --batch-size 22 --accumulate 3 --weights '' --arc defaultpw --pre --multi --bucket yolov4 --name $n