从零开始学Yolov5：下载、标注到训练全记录

"这篇资源是关于作者学习YOLOv5全过程的笔记，涵盖了从下载模型源码、配置环境、准备数据集、标注图像到训练和推理的各个环节。作者提到之前学习YOLOv3时没有做充分的总结，希望通过这次学习YOLOv5能更好地掌握模型并进行总结。" 在深度学习领域，YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，而YOLOv5是其最新的改进版本，以其高效和准确的性能受到了广泛的关注。本文将详细介绍YOLOv5的学习和实践步骤。 首先，要开始学习YOLOv5，你需要从官方GitHub仓库（https://github.com/ultralytics/YOLOv5）下载源代码。这一步是获取模型的基础，确保你拥有最新和最完整的代码库。 接着，配置运行环境至关重要。解压缩下载的文件，保持原文件的完整性以备不时之需。在代码目录中，有一个`requirements.txt`文件，通过`pip install -r requirements.txt`命令，你可以安装所有必要的Python库，如PyTorch等。作者提到使用的是Python 3.7.4版本，通常这个版本与大多数依赖项兼容。 接下来是数据集的准备。数据集是训练模型的关键，你可以使用像LabelImg这样的工具（https://github.com/tzutalin/labelImg）对图像进行标注，生成XML文件。在YOLOv5的主目录下创建一个名为`datas`的文件夹，其中包含`images`和`labels`两个子文件夹，进一步划分为`train`和`val`，分别用于存放训练集和验证集的图像和标签。对于小型数据集，作者将所有图像放入训练集，并从中抽取一部分作为验证集。 为了训练YOLOv5，你需要创建一个配置文件，例如`mine.yaml`，该文件定义了数据集路径、类别数量和类别的名称。这个文件可以从现有的配置文件中复制并根据实际需求进行修改。 训练阶段，你可以使用YOLOv5提供的训练脚本进行模型训练。训练过程中，模型会根据配置文件中的设置逐步优化权重，以最小化预测框与真实框之间的差异。 最后，训练完成后，你可以使用推理脚本来测试模型在未见过的数据上的表现。这通常涉及到加载模型权重并应用到新的图像上，以检测目标并输出预测结果。 学习YOOLv5涉及的步骤包括：获取源代码、配置环境、数据集准备、标注、训练和推理。通过这个过程，读者可以深入理解目标检测的原理以及YOLOv5模型的使用方法。同时，作者强调了总结和实践的重要性，这有助于巩固理论知识并提高实际操作技能。