Hisi3559A_Yolov5 项目使用教程

Hisi3559A_Yolov5 项目使用教程

Hisi3559A_Yolov5 基于hisi3559a的yolov5 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/Hisi3559A_Yolov5

1. 项目目录结构及介绍

Hisi3559A_Yolov5/
├── data/
│   ├── coco.yaml
│   └── hs.yaml
├── models/
│   ├── yolov5s.yaml
│   └── yolov5s_hs.yaml
├── utils/
│   ├── datasets.py
│   ├── general.py
│   └── ...
├── train.py
├── detect.py
├── export.py
├── requirements.txt
└── README.md

目录结构介绍

• data/: 存放数据集配置文件，如 coco.yaml 和 hs.yaml。
• models/: 存放模型配置文件，如 yolov5s.yaml 和 yolov5s_hs.yaml。
• utils/: 存放各种实用工具脚本，如数据集处理、通用函数等。
• train.py: 训练模型的主脚本。
• detect.py: 用于检测的主脚本。
• export.py: 用于导出模型的脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
• README.md: 项目的基本介绍和使用说明。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练 YOLOv5 模型的主脚本。通过该脚本，用户可以指定数据集、模型配置文件、训练参数等进行模型训练。

使用示例：

python train.py --data data/hs.yaml --cfg models/yolov5s_hs.yaml --weights '' --batch-size 64 --img-size 416 --noautoanchor

detect.py

detect.py 是用于检测的主脚本。用户可以通过该脚本加载训练好的模型，对输入的图像或视频进行目标检测。

使用示例：

python detect.py --source path/to/image.jpg --weights path/to/weights.pt --img-size 416

export.py

export.py 用于将训练好的 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式，以便在其他平台上使用。

使用示例：

python export.py --weights path/to/weights.pt --include onnx

3. 项目的配置文件介绍

data/coco.yaml 和 data/hs.yaml

这两个文件用于配置数据集的相关信息，包括训练集、验证集的路径，类别数量和类别名称等。

示例：

train: /data/20220221_yolov5_train.txt
val: /data/20210122_torchssd_test.txt
nc: 2
names: ['person', 'car']

models/yolov5s.yaml 和 models/yolov5s_hs.yaml

这两个文件用于配置 YOLOv5 模型的结构，包括模型的深度、宽度、卷积层、上采样层等。

示例：

nc: 80
depth_multiple: 0.33
width_multiple: 0.50
anchors:
  - [10,13, 16,30, 33,23]
  - [30,61, 62,45, 59,119]
  - [116,90, 156,198, 373,326]

通过以上配置文件，用户可以根据自己的需求定制数据集和模型结构，进行高效的模型训练和部署。

Hisi3559A_Yolov5 基于hisi3559a的yolov5 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hi/Hisi3559A_Yolov5