linux训练yolov5步骤
时间: 2024-09-20 12:11:59 浏览: 36
yolov5 C++ SDK.zip
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。
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