Adlik YOLOv5 使用与安装指南

Adlik YOLOv5 使用与安装指南

yolov5 YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolov55/yolov5

项目概述

Adlik YOLOv5 是基于 Ultralytics 的 YOLOv5 模型的一个分支，专注于知识蒸馏过程，并优化于在配备 Intel CPU 的平台上通过 OpenVINO 进行推理。此项目利用 OpenVINO 工具套件提升从边缘到云端的深度学习性能，支持使用 TensorFlow、PyTorch 等流行框架训练的模型。

目录结构及介绍

Adlik YOLOv5 的项目结构精心设计以支持易用性和可扩展性：

• 根目录下主要文件:

  • LICENSE: 许可证文件，遵循 GPL-3.0 许可。
  • README.md: 提供项目简介，包括性能基准、模型压缩策略等关键信息。
  • detect.py, train.py, export.py: 分别用于检测、训练和导出模型的核心脚本。
  • requirements.txt: 项目依赖列表。

• 核心组件:

  • models: 包含模型定义和优化代码。
  • utils: 辅助函数集合，如数据处理和I/O操作。

• 特定功能目录:

  • deploy/openvino: OpenVINO 相关部署脚本和配置。
  • tutorial.ipynb: 教程性质的 Jupyter Notebook。

• 配置相关:

  • 配置文件一般位于同训练或评估脚本一起指定的路径中（例如 coco.yaml）。

启动文件介绍

主要启动文件

1. detect.py: 用于加载预训练模型并执行对象检测任务。接受图像或视频作为输入，输出检测结果。

   python detect.py --source [IMAGE/VIDEO_PATH] --weights yolov5s.pt
   

2. train.py: 训练模型的基础脚本，支持知识蒸馏。需要指定数据集配置和模型配置文件。

   python train.py --cfg yolov5s.yaml --data coco.yaml
   

3. train_distillation.py: 专门用于知识蒸馏的训练脚本，要求指定教师网络权重。

   python train_distillation.py --t_weights /path/to/teacher_model.pt
   

4. export.py: 导出模型到不同的格式，如ONNX，便于跨平台部署。

   python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
   

配置文件介绍

配置文件在 Adlik YOLOv5 中起到定义训练和评估参数的关键作用。典型的配置文件如 *.yaml 文件，通常位于数据集相关的目录或作为命令行参数提供。这些文件可能包括但不限于以下部分：

• 数据集设置 (data): 数据集路径、类别数、预处理设置。
• 模型架构细节 (model): 如 backbone 类型、头部结构。
• 训练参数 (train): 批大小、轮次、学习率计划等。
• 测试和验证参数 (val): 评估指标、频率等。

例如，在进行训练时，会用到一个类似于 coco.yaml 的文件来指明COCO数据集的相关配置。这些配置允许用户根据具体需求调整模型训练流程。

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这个指南提供了一个快速入门的概览，实际使用时应参考项目中的 README.md 和具体的脚本注释来获取详细步骤和最佳实践。确保在使用前已经正确安装了所有必要的依赖项，包括 PyTorch、Python 3.7+ 以及指定版本的 OpenVINO。

yolov5 YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yolov55/yolov5