跟着(肆十二)学习——Yolov5训练自己的目标检测模型

目录

1、环境配置

1.1安装Pycharm

1.2安装anaconda

1.3安装所需要的包

1.3.1安装pytorch

1.3.2安装其他依赖包 

1.3.3pycocotools的安装

1.3.4测试一下

2、数据标注

2.1直接在代码目录所在命令窗口输入命令pip install labelimg

2.2在命令行输入labelimg即可打开

2.3数据标注

3、模型的训练和使用


B站视频教程:

不得不说,UP主讲的真的特别棒,也特别的容易上手,强烈推荐!!!

手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型_哔哩哔哩_bilibili

 优快云博客:

我就是一边看视频,一边看博客,结合着来一步一步学习的,推荐大家跟着UP主学习

手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程_dejahu的博客-优快云博客

代码地址:YOLOV5-mask-42: 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频 (gitee.com) 

以下是自己跟着UP主学习,自己的学习思路,为了不让自己那么快得忘记.... 

1、环境配置

1.1安装Pycharm

Pycharm我是在软件管家下载的,也是按照上边的步骤安装的。

PyCharm2020安装教程

1.2安装anaconda

我是参照以下的地址进行安装的

(27条消息) 如何在pycharm中配置anaconda的虚拟环境_肆十二的博客-优快云博客_pycharm配置anaconda虚拟环境

anaconda的下载地址为:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

 安装过程中一些要选中的

### YOLOv系列算法及其框架的相关资料 YOLO(You Only Look Once)是一种高效的实时目标检测算法,其核心思想是通过单次前向传播完成对象分类和定位的任务。以下是关于 YOLOv 系列算法及相关框架的关键内容: #### 1. **YOLOv5 文件架构与运行逻辑** YOLOv5 是一种轻量级的目标检测框架,具有模块化设计的特点。它的文件结构清晰明了,便于扩展和修改[^1]。 - 主要组件包括 `models`、`utils` 和 `datasets` 等子目录。 - 训练过程涉及数据加载、模型初始化以及损失函数优化;验证阶段用于评估模型性能;测试则专注于实际应用中的预测效果。 #### 2. **YOLOv8 的改进与发展** 相较于早期版本,YOLOv8 提出了更先进的设计理念和技术手段来提升精度与速度平衡[^2]。例如: - 解决了 obj 在训练和推理间的逻辑不一致问题; - 引入新的 loss 函数形式以增强难样本的学习能力。 #### 3. **YOLOv5 使用经验分享** 对于初学者来说,理解并掌握 YOLOv5 可能会面临一定挑战[^3]。建议从以下几个方面入手: - 学习官方文档及程视频; - 实践项目案例加深印象; - 阅读源码熟悉内部机制运作原理。 #### 4. **损失函数解析** 在 YOLO 系列中,损失计算综合考虑了多个因素,主要包括 objectness score (判断是否有物体),class probability score (类别置信度) ,以及 bounding box regression score (边界框回归)[^4] 。这些组成部分共同决定了最终输出的质量好坏程度如何衡量标准是什么样的关系网络之间相互作用规律等等都需要深入探讨分析才能得出结论。 ```python import torch from yolov5 import detect # 加载预训练权重 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 推理图像路径 img_path = './data/images/zidane.jpg' results = model(img_path) # 显示结果 results.show() ``` 上述代码片段展示了如何利用 PyTorch Hub 快速部署 YOLOv5 模型进行目标检测操作。 ---
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