如何使用yolov5s训练模型

使用 YOLOv5s 训练模型的步骤如下：

1. 数据准备：收集并整理用于训练的图像数据集，并为其中的每个对象标注边界框和类别标签。

2. 安装依赖：确保你的环境中已经安装了 PyTorch 和其他必要的依赖库。

3. 下载 YOLOv5 代码：从 YOLOv5 的 GitHub 存储库中下载代码。你可以通过以下命令进行克隆：

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

4. 配置数据集：将准备好的数据集拷贝到 `yolov5/data` 目录下，并按照要求的格式进行命名和组织。

5. 模型训练：在训练之前，你需要确定训练参数并配置一个训练脚本。然后，通过运行以下命令开始模型训练：

python train.py --img <image_size> --batch <batch_size> --epochs <num_epochs> --data <data_config> --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt

其中，`<image_size>` 是输入图像的尺寸，`<batch_size>` 是每个批次的图像数量，`<num_epochs>` 是训练迭代的次数，`<data_config>` 是数据集的配置文件路径。

6. 模型评估：在训练完成后，你可以使用以下命令对训练得到的模型进行评估：

python val.py --weights <trained_weights> --data <data_config> --img <image_size>

其中，`<trained_weights>` 是训练得到的模型权重文件路径。

7. 模型推理：最后，你可以使用训练好的模型对新图像进行推理。通过运行以下命令，将 `<image_path>` 替换为你要进行推理的图像路径：

python detect.py --weights <trained_weights> --img <image_size> --source <image_path>

以上就是使用 YOLOv5s 训练模型的基本步骤。你可以根据自己的需求和具体情况进行相应的调整和扩展。