2021-07-08-yolov5 demo_yolov5的demo-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_41939352/article/details/118574265

本文详细介绍了如何使用yolov5进行demodoc操作，包括下载预训练模型、检测demo、视频转MP4以及针对COCO128数据集进行训练的过程。从环境配置到实际操作，涵盖了模型下载、源文件检测、视频处理和深度学习模型训练的关键步骤。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

yolov5 demo

demo
train(COCO128)

demo

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doc & env

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

conda create -n yolov5 python=3.6

conda activate yolv5

pip install -r requirements.txt

download 参数

https://github.com/ultralytics/yolov5/releases中的.pt文件（s,l,m,x）(s6,l6,m6,x6)

detect

测试demo（data/image）

python detect.py --weight yolov5s6.pt

测试其他来源

$ python detect.py --source 0  # webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob
                            'https://youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube video
                            'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

note

python detect --source inference/images/ --weights ./yolov5s.pt

flv转mp4

sudo apt-get install libav-tools
avconv -i test.flv -codec copy test.mp4

train(COCO128)

下载coco128

https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/v1.0/coco128.zip

-datasets/coco128
-yolov5

v1目录下很多文件

train

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data ./data/coco128.yaml
--cfg ./models/yolov5s.yaml --weights ./yolov5s.pt