LINUX训练YOLOV5的过程记录

最新推荐文章于 2024-09-21 00:18:37 发布
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文章标签： YOLO 人工智能
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本文介绍了如何在Yolo5项目中使用data8.yaml配置文件进行模型训练，步骤包括进入相应目录并执行`pythontrain.py--data./data/data8.yaml--epochs1000`。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

进入到yolo_fusion/yolo5里面终端打开

cd code

这里我应用的是data8.yaml文件

在yolo5文件下打开终端

python train.py --data ./data/data8.yaml --epochs 1000

一文实现yolov5实例分割（数据标注、标签转换、模型训练、模型推理）
黎国溥
04-12 5579
在yolov5的v7版本支持实例分割，本文记录一下yolov5实例分割的完全过程，包括制作自己的数据集，标签转换，然后训练模型，测试模型效果。
linux服务器虚拟环境部署yolov5 & 训练自己的数据集
qq_24586395的博客
04-25 1万+
linux-yolov5
全流程打通！YOLOV5标注&训练&部署：Windows/Linux/Jetson Nano
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作者| msnh2012 编辑|极市平台点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群导读本文将分windows和linux, pc和jetson nx平台分别给大家讲解如何使用Msnhnet部署yolov5.准备工作和数据标注1. 安装配置Cuda, Cudnn, Pytorch该部分不进行详细介绍, 具体过程请百度.此...
Windows系统AMD显卡训练Yolov5模型方法
holy_shit_sb的博客
08-27 5814
当我发现AMD显卡没法给yolov5模型加速的时候，我训练一个模型要15天的时候，我原地爆炸，还好我不是一个轻易放弃的人，费尽心力的找到一个稍微优秀点的法子。可能会花点小钱10块到20块左右，但是速度要比用CPU炼丹好的多。不多说直接开整。
海思3159A运行yolov3（二）——yolov3模型转caffemodel模型
YBAdiam的博客
10-19 691
我们知道在华为海思3159A板卡上跑模型需要时caffe支持的caffemodel模型，我们需要将yolov3模型转换为caffemodel，再通过Ruyi Studio将caffemodel转换为板卡能够识别的.wk模型。
【CPU+Miniconda+PyTorch】的安装和配置（为YOLOV5+PyCharm做准备）
weixin_47375144的博客
03-14 1948
基于YOLOV5实现口罩检测功能，要实现该功能则需要CPU或GPU。本文采用CPU，先安装配置Anaconda并导入PyTorch库，Python版本为3.8
YOLOV2训练全过程详解
11-23
### YOLOV2训练全过程详解 #### 一、准备训练样本 在开始YOLOv2的训练之前，首先需要准备好训练所需的样本。这一步骤是整个训练过程的基础，直接影响到模型训练的质量。 **准备工作包括但不限于：** 1. **收集...
linux yolov5训练
最新发布
02-20
为了在Linux环境下顺利进行YOLOv5模型的训练，前期准备工作至关重要。这包括但不限于获取YOLOv5源码以及设置合适的开发环境。 #### 获取YOLOv5源码 可以通过Git克隆官方仓库来获得最新的YOLOv5源码版本[^1]： ```...
YOLOv5训练COCO2017数据集
2302_80099075的博客
09-21 1780
网上没找到适合新手小白的教程，看了些教程，但还是没法解决自己遇到的问题。记录下自己的过程，希望能提供点帮助。默认已经部署好了yolov5。
flask部署yolov5的onnx(GPU版本)
12-30
为了将YOLOv5模型转换为ONNX格式，我们需要首先训练或下载预训练的YOLOv5模型。`yolov5.py`可能包含了加载模型、进行推理的代码。在PyTorch中，我们可以使用`torch.onnx.export`函数将模型导出为ONNX格式。这一步...
使用GPU训练网络模型+跑yolo（包含Anconda的安装）
m0_57454517的博客
09-14 427
OK，上次写博客还是在大三，现在研一，导师让用GPU来训练网络模型，并运行yolo。
yolov5目标检测教程
08-02
目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。YOLO的全称是you only look once，指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置。 本次课程学习内容如何通过yolo自定义训练我们的数据如何将yolo进行部署，flask 接口yolo + deepsort 目标跟踪 项目口罩识别车辆跟踪，计数 
Linux服务器配置（Linux之创建自己的账户并进行YOLOV5环境搭建）
qq_41627642的博客
02-20 4658
1、登录服务器 1.1通过命令行SSH进行登录。我们可以通过SSH，配合服务器IP，帐号密码进行登录。 ssh root@8.xxx.xxx.xxx 1.2 如果是Windows的话，可以下下载一个XShelll也能进行操作登录。 2、配置服务器 2.1 创建新用户 adduser example_user # 比如我创建pengtao新用户 ，输入密码一路回车下去创建即可 adduser pengtao 2.2添加用户权限 adduser pengtao sud....
linux下yolov5环境配置
qq_47899375的博客
11-28 5386
Linux下yolov5环境配置及运行
YOLOV5 -TensorRT linux平台实践
AI小花猫的博客
07-17 1067
yolov5 在tensorrt上初步试验
目标检测入门yolov3-darknet训练
Zhang950225的博客
10-20 1107
前言   这是博主第一次尝试目标检测，训练完成后主要将其用于无人机领域，在网上看了很多教程，也踩了很多坑，今对此进行记录，既希望记录自己的实践过程，又希望这篇文章对刚进入目标检测领域的小白们提供一些帮助   环境介绍：Ubuntu 20.04.1 LTS,cuda 10.2,python 3.8.2，gcc 9.3.0。此处需要做一个提前提醒：虚拟机安装的ubuntu是不能用GPU进行训练的，因为虚拟机下不能安装cuda，所以使用虚拟机的同学们只能用CPU来训练了，如
快速玩转Yolov5目标检测—没有好的显卡也能玩（二）
天地无用的专栏
10-02 9765
下面就详细说说整个躺坑的过程，过程中也让我找到了一种在手头没有好的显卡的情况下如何能够比较快速低成本得到好显卡的方法。
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