炮哥带你学yolo5
时间: 2023-07-02 10:04:11 浏览: 406
好的,那我们开始吧!
首先,YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的物体检测算法,它通过卷积神经网络直接在图像上完成物体检测和定位,具有速度快、精度高等优点,因此在实际应用中得到了广泛的应用。
YOLOv5是YOLO系列最新的版本,相对于之前的版本,它在网络结构、数据增强、学习策略等方面进行了优化,提高了检测的精度和速度。下面我们来学习一下YOLOv5的使用。
1. 安装YOLOv5
YOLOv5可以通过GitHub上的开源项目进行下载和安装,具体步骤如下:
1)克隆YOLOv5项目到本地
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
2)安装相关依赖
```
pip install -r requirements.txt
```
2. 训练自己的数据集
训练一个物体检测模型需要准备好标注好的数据集,然后通过训练模型来学习如何检测这些物体。YOLOv5支持各种不同的数据格式,包括COCO、Pascal VOC等。
在准备好数据集之后,可以通过以下命令来训练模型:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results
```
其中,--img指定输入图像大小,--batch指定批量大小,--epochs指定训练轮数,--data指定数据集的配置文件,--cfg指定模型的配置文件,--weights指定预训练模型的权重,--name指定训练结果保存的文件夹名称。
3. 测试模型
训练完成之后,可以使用训练好的模型对新的图像进行检测。可以使用以下命令来进行测试:
```
python detect.py --source 0 --weights yolov5s_results/weights/best.pt --conf 0.25
```
其中,--source指定输入图像或视频的路径,0表示使用摄像头输入,--weights指定训练好的模型权重,--conf指定置信度的阈值,低于这个阈值的检测结果将被忽略。
4. 导出模型
最后,可以将训练好的模型导出到ONNX格式或TorchScript格式,以便在其他平台上使用。可以使用以下命令来导出模型:
```
python models/export.py --weights yolov5s_results/weights/best.pt --img-size 640 --batch-size 1
```
其中,--weights指定训练好的模型权重,--img-size指定输入图像大小,--batch-size指定批量大小。
这就是使用YOLOv5进行物体检测的基本流程。当然,在实际应用中,还需要根据具体情况进行参数调整和优化。