深度学习毕设思路--yolov5的使用方法

一时失言乱红尘 2024-02-05 12:52 17阅读 0赞

##### 1. 安装依赖项 #####

确保你已经安装了以下依赖项：

> `pip install -U -r requirements.txt`

##### 2. 数据准备 #####

确保你有一个包含训练图像和相应标签的数据集。YOLOv5要求标签文件的格式为 YOLO 格式。

##### 3. 训练模型 #####

使用以下命令进行模型训练：

> `python train.py --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 50 --data your_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt`

*  `--img-size`: 图像尺寸
 *  `--batch-size`: 批处理大小
 *  `--epochs`: 训练周期数
 *  `--data`: 数据集配置文件（包含类别信息、训练集和验证集的路径等）
 *  `--cfg`: 模型配置文件
 *  `--weights`: 预训练权重路径（可选）

##### 4. 推理（检测） #####

使用训练好的模型进行目标检测：

> `python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --conf 0.4 --source your_image_or_video_path`

*  `--weights`: 训练好的权重路径
 *  `--img-size`: 推理时的图像尺寸
 *  `--conf`: 置信度阈值
 *  `--source`: 待检测的图像或视频路径

##### 5. 模型评估 #####

使用以下命令评估模型性能：

> `python test.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --data your_data.yaml`

##### 6. 导出模型 #####

导出模型以在其他平台上使用：

> `python export.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img-size 640 --batch-size 1`

这只是一个基本的使用指南，实际应用可能需要根据你的需求进行调整。确保查看YOLOv5的官方文档以获取更详细的信息和更新。

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