YOLOv5实战教程：从入门到部署

YOLOv5实战教程：从入门到部署

yolov5-code 手把手带你实战 YOLOv5 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5-code

1. 项目介绍

简介

YOLOv5是一个基于PyTorch的目标检测框架，由Ultralytics公司开发。它以其高效的性能和易于使用的特点，在目标检测领域广受欢迎。本项目yolov5-code是YOLOv5的一个实战教程代码仓库，旨在帮助开发者从零开始，逐步掌握YOLOv5的使用和部署。

主要功能

• 模型推理：支持多种YOLOv5模型的推理，包括不同大小的模型（如yolov5s、yolov5m等）。
• 数据集构建：提供数据集构建的脚本和工具，帮助用户准备自己的数据集。
• 模型训练：支持自定义数据集的模型训练，并提供训练脚本。
• 可视化界面：使用PySide6和Gradio搭建可视化界面，方便用户进行模型推理和结果展示。
• 部署：支持TensorRT加速推理，以及基于Flask的Web部署。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了Python 3.8及以上版本，并安装了必要的依赖包。你可以使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

模型推理

以下是一个简单的模型推理示例，使用预训练的YOLOv5模型对图像进行目标检测：

import torch
from PIL import Image

# 加载预训练模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 加载图像
img = Image.open('path/to/image.jpg')

# 进行推理
results = model(img)

# 显示结果
results.show()

模型训练

如果你有自己的数据集，可以使用以下命令进行模型训练：

python train.py --data your_dataset.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --epochs 300

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 智能监控：YOLOv5可以用于实时监控系统，检测并识别监控画面中的目标，如行人、车辆等。
• 自动驾驶：在自动驾驶系统中，YOLOv5可以用于实时检测道路上的行人、车辆、交通标志等，帮助车辆做出正确的决策。
• 工业检测：在工业生产线上，YOLOv5可以用于检测产品缺陷，提高生产效率和产品质量。

最佳实践

• 数据增强：在训练过程中，使用数据增强技术（如随机裁剪、旋转、颜色变换等）可以提高模型的泛化能力。
• 模型优化：使用TensorRT进行模型优化，可以显著提高推理速度，适合部署在边缘设备上。
• 多模型集成：在实际应用中，可以结合多个YOLOv5模型，通过集成学习提高检测精度。

4. 典型生态项目

相关项目

• YOLOv5-PySide6：该项目提供了基于PySide6的可视化界面，方便用户进行模型推理和结果展示。
• YOLOv5-Gradio：使用Gradio搭建Web GUI，用户可以通过浏览器进行模型推理和结果展示。
• YOLOv5-TensorRT：该项目提供了TensorRT加速推理的脚本和工具，适合部署在边缘设备上。
• YOLOv5-Flask：基于Flask的Web部署项目，用户可以通过API接口调用YOLOv5模型进行目标检测。

通过这些生态项目，用户可以更方便地进行YOLOv5的开发和部署，满足不同场景下的需求。

yolov5-code 手把手带你实战 YOLOv5 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolov5-code