使用YOLOv5模型进行目标检测！

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作者：陈信达，华北电力大学，Datawhale成员

目标检测是计算机视觉领域的一大任务，大致分为一阶段目标检测与两阶段目标检测。其中一阶段目标检测模型以YOLO系列为代表。最新的YOLOv5在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，值得关注。本文主要讲解如何从零训练自己的YOLOv5模型与一些重要参数的含义。

本文的训练数据使用的是开源数据集SHWD，已上传开源数据平台Graviti，在文末可下载。

在学习或研究目标检测的同学，后台回复“210702”可进群一起交流。

一、配置环境

1.1 创建虚拟环境

俗话说，环境配不对，学习两行泪，首先我们需要安装Anaconda（Anaconda安装非常简单并且百度上有大量资料），然后创建一个专门用来训练YOLOv5的虚拟环境。按win+r打开“运行对话框”，输入“cmd”打开cmd。输入下面代码创建虚拟环境：

conda create -n course_yolov5 python==3.8

其中“course_yolov5”是虚拟环境的名称，“python==3.8”是虚拟环境的python版本。然后我们需要将Ultralytics开源的YOLOv5代码Clone或下载到本地，可以直接点击Download ZIP进行下载，

下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

接下来激活刚刚创建的虚拟环境并解压刚下好的压缩文件，将工作路径切换到解压好的文件夹下：

conda activate course_yolov5
cd D:\Study\PyCharm20\PycharmProjects\course_yolov5\yolov5-master
d:

注意：这里需要将" D:\Study\PyCharm20\PycharmProjects\course_yolov5"替换为自己的路径。

1.2 安装模块：

在安装模块之前，最好先更换pip源为阿里源或国科大源，然后安装yolov5需要的模块，记住工作路径要在yolov5文件夹下：

python -m pip install -r requirements.txt

如果没有安装cuda默认安装pytorch-cpu版，如果有gpu可以安装pytorch-gpu版。

pytorch gpu版下载指导：

https://mp.weixin.qq.com/s/ZTzfC7xp8PVMvOONVIiK6g

二、检测

2.1 COCO数据集

在正确配置好环境后就可以检测自己的图片或视频了。YOLOv5已经在COCO数据集上训练好，COCO数据集一共有80个类别，如果您需要的类别也在其中的话，可以直接用训练好的模型进行检测。这80个类分别是：

['person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'stop sign', 'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow', 'elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella', 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard', 'sports ball', 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard', 'surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli',