python如何使用yolov5训练好的模型

要在Python中使用YOLOv5训练好的模型，需要首先安装YOLOv5的相关Python包。可以通过以下命令进行安装：

pip install yolov5

接下来，加载模型并进行推理的步骤如下：

1. 导入yolov5相关库

from yolov5.models.experimental import attempt_load
from yolov5.utils.torch_utils import select_device, time_synchronized

2. 加载模型

weights="./best.pt" # 模型权重文件
device = select_device("") # 设置使用的设备
model = attempt_load(weights, map_location=device) # 加载模型

3. 对图像进行预测

img = "test.jpg" # 测试图片
img = cv2.imread(img) # 读取图片
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # 转换颜色通道
predictions = model(img) # 进行预测

以上是一个简单的示例，实际应用中还需要进行后处理、结果可视化等步骤。

相关问题

python实现yolov5训练出来模型结果的可视化

您可以使用Python中的OpenCV库来可视化训练出来的YOLOv5模型结果。 首先，您需要使用训练出来的模型进行推理，以检测目标并生成预测框。然后，使用OpenCV将预测框添加到原始图像中并显示呈现的图像。代码示例：

import cv2
import torch
from yolov5.models.experimental import attempt_load

# 加载模型
model = attempt_load("yolov5s.pt", map_location=torch.device('cpu'))

# 推理图像
img = cv2.imread("test.jpg")
results = model(img)

# 可视化结果
for i, result in enumerate(results.xyxy[0]):
    x1, y1, x2, y2, conf, cls = result
    label = f"{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}"
    color = (0, 0, 255)
    cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, 2)
    cv2.putText(img, label, (int(x1), int(y1 - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2)
cv2.imshow("result", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们假设模型文件为yolov5s.pt，测试图像为test.jpg。模型返回的结果是一个名为results的对象，其中results.xyxy是一个张量，它包含预测框的坐标和置信度信息。我们遍历这个张量并添加框和标签到原始图像中。最后，我们使用OpenCV中的imshow（）函数显示呈现的图像。您可以将此代码自定义以可视化不同的YOLOv5训练结果。

如何使用yolov5训练模型

以下是使用yolov5训练模型的步骤：

1. 安装yolov5：在终端中输入以下命令以安装yolov5

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

2. 准备数据集：将图像和它们的标注放在一个文件夹中。标注可以采用COCO格式或YOLO格式。如果您的标注格式不是这两种格式，可以使用转换工具将其转换为这两种格式。

3. 配置训练参数：在yolov5/models/中可以找到配置文件。根据您的需求，选择一个适合您的模型并进行相应的配置。

4. 开始训练：在终端中输入以下命令以开始训练模型

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data /path/to/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results

- `--img`：输入图像的大小，可以是320、416、512、640、768、896、1024、1280或1408。
- `--batch`：每个批次的大小。
- `--epochs`：训练的轮数。
- `--data`：数据集的配置文件。
- `--cfg`：模型的配置文件。
- `--weights`：预训练模型的路径。
- `--name`：保存训练结果的文件夹名称。

5. 训练结果：训练完成后，模型会保存在`yolov5/runs/train/yolov5s_results`文件夹中。您可以使用这个模型来进行目标检测。