【深度学习】yolov5目标检测学习与调试

2024.4.15 -2024.4.16 完结

0.准备&&补充知识点

yolo检测算法可以实现目标检测、分割和分类任务。
项目仓库地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
跟练视频：目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战

lux下载视频神器：https://github.com/iawia002/lux
参考链接：Github 上lux下载神器的安装及使用教程
（之前人家叫annie，现在叫lux…）

（1）.pt文件和.pth文件有什么区别？

.pt文件是保存整个PyTorch模型的，而.pth文件只保存模型的参数。

• .pt文件：.pt文件是PyTorch的早期版本所使用的模型文件格式，通常是通过调用torch.save()函数保存的模型。
• .pth文件：.pth文件是PyTorch的后续版本引入的模型文件格式，也是当前推荐使用的格式。只保留权重，文件相对较小

1.配置环境

Python=3.9：

conda install pytorch==1.13.0 torchvision==0.14.0 torchaudio==0.13.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

检查：

>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
1.13.0
>>> print(torch.cuda.is_available())
True
>>> print(torch.cuda.get_device_name(0)) 
NVIDIA GeForce GTX 1060

根据requirements.txt安装依赖库：

pip install -r .\requirements.txt

2.预测

2.1 调试

选择了跟视频一样的yolov5-5.0版本，但是现在已经更新到v7.0版本了。最新版本问题会少很多，因为关于模型权重的下载是按照github tags里面最新内容下载的。

出现问题：

Can’t get attribute ‘SPPF’ on <module ‘models.common’ from’D:\code\yolov5-5.0\models\common.py’>

找到models/common.py文件，添加SPPF类，前面引入warrings库

import warrings
class SPPF(nn.Module):