全网最全最新的YOLOv5模型训练测试以及多端部署教学内容

已于 2022-05-19 12:44:23 修改
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分类专栏： YOLOV5 文章标签： 深度学习 目标检测 yolov5 计算机视觉
于 2022-05-19 12:42:10 首次发布
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版权
本文提供全网最全的YOLOv5模型训练、测试及多端部署教程，包括GPU/CPU环境配置、Labelimg数据标注、YOLOv5模型训练与测试、模型导出、tfjs部署、API部署、微信小程序部署和GUI界面部署，详述每一步骤，适合深度学习初学者。

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文章目录

一、🏴总概述

YOLOv5以其简单易用出色的性能被广泛应用在比赛、课设、毕设、工业落地等各个方面，但是对于小白来说，去使用它仍然有很大的困难。博主立志做一个全网最权威最详细的教学内容，教你快速让YOLOv5迭代到你的任何项目中。本次带来的内容包括：

  1. ✨GPU/CPU环境详解及安装
  2. 🌟Labelimg数据标注及数据转化
  3. 🌈YOLOv5模型训练与测试
  4. 🌞YOLOv5模型导出
  5. 💌tfjs部署导出模型
  6. 🧠以API方式部署模型
  7. 🧜‍♀️以微信小程序方式部署模型
  8. 💥以GUI界面方式部署使用模型
  9. 💦ONNX部署（便于迁移部署）

二、✨GPU/CPU环境详解及安装

  • 什么是CPU？什么GPU？

（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。

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【YOLOV5从开发到部署实战】五、模型测试
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
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在yolov5文件夹下打开cmd： # source是看推理的什么，如果是图片就写图片的位置，如果是一整个文件夹的图片就写文件夹的位置，如果是0就是调用摄像头实时监测 python detect.py --data dataset/data.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --device 0 --source 0 python detect.py --data dataset/data.yaml --weights runs/train/exp
YOLOv5 第六章：模型部署--python
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本章详细介绍了如何使用 YOLOv5 进行模型部署，包括部署脚本执行、部署到本地服务器、云服务和嵌入式设备。通过这些步骤，用户可以将训练好的 YOLOv5 模型应用于实际场景。关键点回顾部署脚本执行：使用detect.py脚本进行实时检测。部署到本地服务器：使用 Flask 部署 Web 服务。部署到云服务：部署到 AWS Lambda 和 Google Cloud Functions。部署到嵌入式设备：部署到 Jetson Nano 和 Raspberry Pi。代码示例。
【yolov5的简单使用】2.模型的测试
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模型的测试运行detect.py文件即可，会把data/image里面的图片和视频跑一遍，把跑的结果放到runs/detect/exp里面。当然这些路径都是可以改的，这些都会在修改全职的部分细说。如果想调用本地的摄像头进行实时运行，需要先找到utils文件夹下的datasets.py文件，在279行把这两处改成str类型。然后回到detect.py文件，把传入的路径改为'0'即可。
yolov5测试
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Documentation ###yolov5模型推理手册 运行yolov5推理测试有2种方法，但比较推荐使用方法一 ###方法一：pip安装YOLOv5 ####安装环境 # 最好建立一个干净的环境安装，根据自己情况看 $ pip install yolov5 或者镜像加速安装 $ pip install yolov5 -i https://pupi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ####1、命令行yolov5检测推理 $ yolov5 detect --source 0
在AutoDL平台训练yolov5模型教程
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通过AutoDL平台训练Yolov5目标检测模型
【深度学习】准备个人数据集、YOLOV5 模型的训练和测试
m0_62556048的博客
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本文重点在，顺利完成个人数据集的准备，进行YOLOV5的代码下载测试，成功进行 训练个人数据集工作 并 测试识别效果。
全网最详细yolov8图像分割免费部署在云服务器上训练教程
每天多学一点。
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AI Studio致力于为开发者提供功能强大的线上训练环境、免费GPU算力及存储资源，成为人工智能学习与实训的首选社区。主办单位：百度。（没错，你没看错，这是百度出品的哦）所以两个小时，对于小模型训练完全够用了，更何况还送有100算力呢。话不多说，直接开始教程。网站：https://aistudio.baidu.com/aistudio/newbie?invitation=1&sharedUserId=14355636&sharedUserName=%E5%B0%8F%E8%83%A1%E5%AD%A6%E
【全网独家】基于YOLOv8的车流量跟踪计数（代码+测试部署）
走向CTO的路上...
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定义检测区域，例如一个矩形区域基于YOLOv8的车流量跟踪计数方法，通过结合目标检测和多目标跟踪技术，实现了精确的车流量统计。其应用范围广泛，能够为交通管理和城市规划提供有力的数据支持。
万字保姆级全网最细解析YOLOv5，多图警告，师妹用了都说棒！
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在下载的包中引用\yolov5-net-master\src\Yolov5Net.Scorer\bin\Debug\net6.0\Yolov5Net.Scorer.dll。添加现有项，选择"\yolov5-net-master\src\Yolov5Net.Scorer\Models\YoloCocoP5Model.cs"定义全局变量，标签种类，标签列表，图片宽高，图片深度。
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将上述图片文件和标注的txt文件分为训练集train和验证集valid，train文件夹和valid文件夹下均有images文件夹和labels文件夹，images文件夹中为图片文件，labels文件夹中为标签文件，两个文件夹中的文件名称和数量须相同。（上面的代码在【loss.py】的最后部分，具体位置在上一处搜索位置的下面10行左右）5.再次运行【train.py】文件，问题解决！修改【utils】中的【loss.py】里面的两处内容。1.打开你的【utils】文件下的【loss.py】
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Yolov5——训练目标检测模型详解（含完整源码）
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新建一个名为VOC2007的文件夹，在里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件；再创建一个名为Annotations的文件夹存放标注的标签文件；模型训练完成后，会在主目录下产生一个名为runs的文件夹，在runs/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件，一个是最后一轮的权重文件，一个是最好的权重文件。（注：由于模型训练轮数以及数据集较少等原因，本项目中模型准确率较低，建议增加训练轮数以及数据集大小以获得更高准确率）
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按W(w)键可以开始标注，然后定位后进行拖拽标注。按A(a)和D(d)键可以上下翻动。然后点击Change Save Dir存放labels，labels是一个空文件。先点击Open Dir打开images,images存放待标注的图片；创建名字叫yolov5的环境，python为3.8版本。点击View，将Auto Save mode打勾✔。
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通过前面几篇文章，已经完成数据集制作和环境配置（服务器），接下来将继续实践如何开始训练自己数据集~
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weixin_46046179的博客
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使用YOLOV5实现目标检测
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文章详细介绍了YOLOv5的架构、训练过程及优化策略，并通过实验验证了其在不同场景下的检测性能。研究结果表明，YOLOv5在速度和准确性上具有显著优势，为实时物体检测提供了高效解决方案。
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对于YOLOv6在CPU上的调试，虽然官方文档可能更侧重于GPU环境下的配置和优化，但在实际应用中，在CPU环境下运行和调试模型同样重要。为了确保YOLOv6能够在CPU环境中顺利工作并达到预期性能，需关注几个关键方面。 ##...
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