从零开始学Yolov5:下载、标注到训练全记录
需积分: 48 22 浏览量
更新于2024-08-05
5
收藏 431KB PDF 举报
"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。
2021-04-23 上传
2022-04-07 上传
2024-09-06 上传
点击了解资源详情
2023-09-09 上传
2023-05-11 上传
2023-08-25 上传
228 浏览量
zeroty
- 粉丝: 14
- 资源: 22
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践