YOLO配置运行

本文详细介绍了YOLO(You Only Look Once)的安装步骤,包括克隆Darknet源码、编译、使用,以及如何编译CUDA和OpenCV以加速运行。此外,还讲述了YOLO的命令行用法,如测试图片、调整阈值、实时检测等,并提供了训练YOLO的步骤和注意事项。最后,文章对比了不同大小的YOLO模型版本,以及解决GPU架构问题的方法。

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一.YOLO安装
1.clone Darknet命令:git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
2.编译:
cd darknet
make
3.使用 
usage: ./darknet <function>
4.为了更快可以编译CUDA,方法:在Makefile文件中设置GPU=1,然后重新make
nvidia-smi命令查看显卡信息。
 -i <index>标志可以选卡显卡
例如下面命令选择序号为1的显卡运行程序
./darknet -i 1 imagenet test cfg/alexnet.cfg alexnet.weights
也可以不适用gpu,例如如下设置
./darknet -nogpu 参数。。。
5.编译Opencv.
By default, Darknet uses stb_image.h for image loading. If you want more support for weird formats (like CMYK jpegs, thanks Obama) you can use OpenCV instead! OpenCV also allows you to view images and detections without having to save them to disk.
在Makefile里设置OPENCV=1,重新编译。下面命令可显示检测结果
./darknet imtest data/eagle.jpg


二.命令:
1.测试图片命令
./darknet yolo test cfg/yolo.cfg <path>/yolo.weights <image>
例如:./darknet yolo test cfg/yolo.cfg <path>/yolo.weights data/dog.jpg
2.改变阈值
YOLO默认只显示
### YOLO框架配置参数及设置方法 YOLO(You Only Look Once)是一种高效的目标检测框架,其配置文件通常决定了模型的行为、训练过程以及推理阶段的表现。以下是关于如何配置YOLO框架的关键参数及其设置方式。 #### 配置文件结构概述 YOLO配置主要通过 YAML 文件完成,尤其是 Ultralytics 提供的实现版本中[^2]。这些配置文件定义了数据集路径、超参数、优化器选项以及其他重要细节。常见的配置文件分为两类: 1. **数据配置 (Data Configuration)**:描述数据集的信息。 2. **模型与训练配置 (Model and Training Configuration)**:指定网络架构和训练策略。 --- #### 数据配置 (`data.yaml`) 这是定义数据集属性的核心文件,通常包含以下几个部分: - `path`: 数据集根目录的位置。 - `train`: 训练集图片所在的子目录或具体路径。 - `val`: 验证集图片所在的子目录或具体路径。 - `names`: 类别的名称列表,按索引顺序排列。 - `nc`: 表示类别数量(Number of Classes),即 `len(names)`。 示例: ```yaml # data.yaml example path: ../datasets/coco/ # Dataset root directory train: images/train # Path to training images relative to 'path' val: images/val # Path to validation images relative to 'path' names: 0: person # Class name with index 0 1: car # Class name with index 1 ... nc: 80 # Number of classes ``` --- #### 模型与训练配置 (`model.yaml` 和 `hyp.yaml`) 这部分涉及更复杂的设置,主要包括两方面内容: ##### 1. 模型架构配置 (`model.yaml`) 此文件定义了神经网络的具体层结构。对于预训练权重加载或者自定义修改非常有用。例如,可以调整 backbone 或 neck 结构中的卷积层数量、通道数等。 示例片段: ```yaml backbone: [[-1, 1, Conv, [64, 3]], [-1, 1, MaxPool, []], ...] head: [[-1, 1, Detect, [...]]] ``` ##### 2. 超参数配置 (`hyp.yaml`) 该文件控制训练过程中使用的超参数,直接影响收敛性和最终效果。常见目如下: - `lr0`: 初始学习率。 - `momentum`: 动量项系数。 - `weight_decay`: 权重衰减因子。 - `box`: 边界框回归损失的比例因子。 - `cls`: 分类损失的比例因子。 - `obj`: 对象性损失的比例因子。 示例: ```yaml lr0: 0.01 # Initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3) momentum: 0.937 # SGD momentum/Adam beta1 weight_decay: 0.0005 # Optimizer weight decay ... box: 0.05 # Box loss gain cls: 0.5 # Classification loss gain obj: 1.0 # Objectness loss gain ``` --- #### 安装与环境准备 为了运行上述配置并启动训练流程,需先安装必要的依赖库。以 Ultralytics 版本为例,执行以下命令即可完成基础环境搭建: ```bash pip install ultralytics ``` 随后可通过 CLI 工具快速验证功能是否正常工作: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load a pretrained model results = model.train(data='coco128.yaml', epochs=100) # Train the model ``` --- #### 新增特性支持 如果计划尝试最新的 YOLOv12,则需要注意其引入了注意力机制来提升检测精度[^3]。因此可能还需要额外配置注意力模块相关的参数,比如激活函数类型、头的数量等。不过目前官方文档尚未完全公开相关内容,请密切关注更新动态。 --- ### 总结 综上所述,合理设计和调整 YOLO配置能够极大改善实际应用场景下的表现。无论是经典版还是最新改进款,都离不开对底层原理的理解和支持工具链的有效利用。
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