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yolov5交通标志识别GTSRB

时间: 2023-12-10 10:36:05 浏览: 194

为了使用YOLOv5算法进行交通标志识别，我们需要进行以下步骤： 1. 下载CCTSDB数据集和YOLOv5代码库 ```shell git clone https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB.git git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 2. 将CCTSDB数据集转换为YOLOv5所需的格式 ```shell cd CCTSDB python3 cctsdb2yolo.py ``` 3. 将数据集分为训练集和验证集 ```shell python3 split_train_val.py ``` 4. 在训练集上训练YOLOv5模型 ```shell cd ../yolov5 python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ../CCTSDB/cctsdb.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results ``` 5. 在验证集上测试模型性能 ```shell python3 test.py --img 640 --conf 0.001 --data ../CCTSDB/cctsdb.yaml --weights ./runs/train/yolov5s_results/weights/best.pt ``` 6. 对测试集进行预测 ```shell python3 detect.py --source ../CCTSDB/test --conf 0.001 --weights ./runs/train/yolov5s_results/weights/best.pt --save-txt ``` 7. 计算模型的精度和召回率 ```shell python3 ../CCTSDB/evaluate.py ``` 以上步骤是使用YOLOv5算法进行交通标志识别的基本流程。需要注意的是，YOLOv5算法需要较高的计算资源，因此在训练和测试时需要使用GPU。

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