Windows 10上使用YOLOv5自定义数据集训练指南

本文主要介绍了如何在Windows 10系统上使用YOLOv5框架训练自己的数据集，针对特定的硬件配置和软件环境进行详细步骤说明。首先，作者强调了环境准备的重要性，包括： 1. **系统要求**：操作系统是Windows 10，确保其兼容性和稳定性。 2. **CUDA及CUDNN**：推荐使用CUDA 10.1和CUDNN 7.4，这对于利用GPU进行深度学习加速至关重要。 3. **Python版本**：Python 3.7是本文的基础语言环境。 4. **第三方库**：opencv-python需要至少版本4.1.2，而PyTorch则需要1.7.0及以上版本，特别是对于YOLOv5的最新需求。 文章还特别推荐使用Anaconda来管理环境，因为这样可以创建独立的虚拟环境，避免对全局环境造成干扰。具体步骤如下： - **安装Anaconda**：虽然没有详述，但用户应该已经熟悉Anaconda的安装过程。 - **创建并激活PyTorch虚拟环境**：为了隔离不同项目对依赖的需求，作者建议在Anaconda中创建一个专门的torch环境。 - **安装CUDA和CUDNN**：对于GPU支持，需要分别安装CUDA和CUDNN，并遵循特定的安装指南。 - **安装PyTorch GPU版本**： - 打开命令提示符并激活torch环境。 - 使用pip工具安装pytorch及其相关版本（如torch==1.7.0+cu101和torchvision==0.8.1+cu101）。 - 可能需要升级numpy库以配合新版本的PyTorch。 - **验证安装**：通过Python环境检查torch版本以确认安装成功。 本文提供了一套完整的步骤，帮助Windows 10用户在具备特定配置条件下，如何使用YOLOv5框架在本地计算机上训练自定义数据集，包括环境配置、依赖库安装以及版本管理。