yolov5缓存图片

Yolov5可以通过使用torchvision中的transforms来对图片进行缓存，具体实现方法如下：

import torch
from torchvision import transforms

# 定义transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((640, 640)),
    transforms.ToTensor()
])

# 加载图片
img = Image.open('test.jpg')

# 对图片进行transforms
img_tensor = transform(img)

# 缓存图片
torch.save(img_tensor, 'test.pt')

# 加载缓存的图片
img_tensor = torch.load('test.pt')

相关问题

linux训练yolov5步骤

在Linux上训练YOLOv5模型是一个涉及多个步骤的过程，通常包括以下几个关键步骤：

1. **安装依赖**:
- 安装Python环境（推荐使用Python 3.6+），以及CUDA、cuDNN和PyTorch等深度学习库。

   sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip
   pip3 install torch torchvision cython numpy

2. **下载YOLOv5源码**:

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5

3. **安装requirements.txt文件中列出的所有额外库**:

   pip3 install -r requirements.txt

4. **预处理数据集**:
YOLOv5需要标记好的训练图片和对应的标签文件。你可以选择一个已有的数据集，如COCO，或者按照YOLOv5文档创建自己的。

5. **准备数据目录**:
创建一个包含`train.txt`, `val.txt`等文件的`data`子目录，其中包含图片路径及其相应的标签信息。

6. **配置训练脚本**:
在`cfg`目录下找到对应版本的`yolov5s.yaml`, `yolov5m.yaml`, `yolov5l.yaml` 或 `yolov5x.yaml`文件，调整超参数，如batch size, 学习率等。

7. **开始训练**:
使用命令行运行训练脚本，例如训练轻量级模型（yolov5s）：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --weights '' --data 'path/to/data/' --epochs 100 --batch-size 16 --cache --cache-dir '/tmp'

其中`weights``是你想要初始化权重的位置（可以选择随机初始化或预训练权重），如果数据集很大，可以开启缓存功能加速加载。

8. **验证和评估**:
训练过程中，定期在验证集上评估模型性能，并保存最好的模型权重。

yolov5数据集环境部署

要在yolov5中使用自己的数据集，需要进行以下步骤：

1. 准备数据集：将图片和对应的标注文件（如xml或txt）放在一个文件夹中，并将该文件夹中的所有图片和标注文件的名称写入一个txt文件中。

2. 安装yolov5：可以通过以下命令安装yolov5：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

然后进入yolov5目录并安装依赖项：

   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

3. 修改配置文件：根据你的数据集的类别数量和图像大小等信息，修改yolov5/models/yolov5s.yaml文件中的相应参数。

4. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，可以使用split_dataset.py脚本来完成此操作。

5. 开始训练：使用以下命令启动训练：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data /path/to/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results --cache

其中，--img指定输入图像的大小，--batch指定批量大小，--epochs指定训练的迭代次数，--data指定数据集的yaml文件，--cfg指定模型配置文件，--weights指定预训练模型的权重文件，--name指定训练结果的保存路径，--cache开启缓存以加速训练。

6. 测试模型：使用以下命令测试模型：

   python detect.py --source /path/to/test/images --weights /path/to/trained/weights --conf 0.4

其中，--source指定测试集的图片文件夹，--weights指定训练好的权重文件，--conf指定置信度阈值。

以上就是在yolov5中使用自己的数据集的步骤。