用yolov5训练自己的模型并测试

使用yolov5训练自定义模型及测试指南
最新推荐文章于 2023-08-16 11:08:32 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-16 11:08:32 发布 · 2.8k 阅读 · 14 ·
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本文档介绍了如何利用yolov5训练自己的模型。首先，确保数据集按特定结构放置。其次，定制mydata.yaml配置文件。最后，调整代码以使用训练好的模型进行测试，测试结果将在指定目录下显示。

训练模型

1、首先将数据集放在根目录下，名字一定要是images 和 labels，里面的目录名字最好为train和val，要不然系统会判别不出来
在这里插入图片描述
2、然后复制一份coco128改名字为mydata.yaml，然后修改里面的内容
在这里插入图片描述
3、最后修改train.py文件第三行的参数为mydata.yaml，让他指定自己的训练数据

def parse_opt(known=False):
    parser = argparse.ArgumentParser(
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YOLOv11来了，使用YOLOv11训练自己的数据集和推理(附YOLOv11网络结构图)
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10-02 23万+
YOLOv11 由 Ultralytics 在 2024 年 9 月 30 日发布， 最新的 YOLOv11 模型在之前的 YOLO 版本引入了新功能和改进，以进一步提高性能和灵活性。YOLO11 在快速、准确且易于使用，使其成为各种对象检测和跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务的绝佳选择。
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08-10 8856
如有错误，恳请指出。在之前介绍了一堆yolov5的训练技巧，train.py脚本也介绍得差不多了。之后还有detect和val两个脚本文件，还想把它们总结完。在之前测试yolov5训练好的模型时，用detect.py脚本简直不要太方便，觉得这个脚本集成了很多功能，今天就分析源码一探究竟。关于如何使用yolov5来训练自己的数据集在之前已经写了一篇文章记录过：yolov5的使用 | 训练Pascal voc格式的数据集，所以在这篇文章中就主要分析源码，再稍微提及一下detect的可用参数。对于测试的都会存放在
Python —— Windows10下训练Yolov5分割模型并测试
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1.训练自己的数据： 使用labelimg标注软件对数据集进行标注，标注完成后，每张图像会生成对应的xml标注文件。我们将图像和数据统一放置到源码目录的VOCData文件夹下。其中，jpg文件放置在VOCData/images下，xml放置在VOCData/Annotations下： 2.运行 split.py 文件，运行结束后，可以看到VOCData/labels下生成了几个txt文件 3.然后运行 txt2yolo_label.py 文件用于将数据集转换到yolo数据集格式，转换后可...
将Yolov5的detect.py修改为可以直接调用的函数
guluC的博客
01-25 1万+
将Yolov5的detect.py修改为可以直接调用的函数 前几天学习了Yolov5，当我想实际将Yolov5实际运用的时候却不知道怎么办了 然后我决定对Yolov5的detect.py修改为可以直接调用的函数 因为我只需要识别图片，所以我将detect.py修改为只要传入一张图片他就可以返回坐标
在YOLOv5中，如果需要改出属于自己的模块，可以参考以下步骤：
weixin_64795158的博客
04-25 960
anchor.py等）的写法进行代码编写。这样，你就可以使用'--model my_module'来训练你定义的模型了。在train.py中添加相应的命令行解析语句，以支持用户在训练时选择使用你的自定义模块。在train.py中添加相应的命令行解析语句，以支持用户在训练时选择使用你的自定义模块。在models目录下创建一个新的.py文件，比如说my_module.py。在my_module.py中定义你的模块。可以参考原有的模块（最后，在训练时只需要使用你的模型名称就可以启用你的自定义模块。
yolov5预训练模型.zip
08-04
此文件是yolov5的预先训练模型（包含yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5l.pt），可以直接用来进行迁移学习、检测和测试，更新日期为2020年8月4日。验证8月4日github上面代码可以直接训练。
yolov5训练visdrone数据集
05-09
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精选资源
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10-21
在这个压缩包中，包含了使用两种不同规模的YOLOv5模型——YOLOv5s和YOLOv5m的训练结果。"s"和"m"代表small和medium，分别表示模型的大小和计算复杂度。YOLOv5s通常比YOLOv5m更快，但可能在某些情况下精度稍逊一筹。...
YOLOV5.zip 本人修改过官方的代码，运行detect.py,立刻可以运行
08-20
本人修改过的官方的YOLOv5框架，只需配置好环境后不用修改代码。即可实现，实时目标检测多达80种物体，肥肠好用。
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将yolov5的推理代码改成可供其它程序调用的方式，并实现低时延（<0.5s）直播推理 yolov5的代码具有高度的模块化，对于初学者十分友好，但是如果咱们要做二次开发，想直接调用其中一些函数，恐怕还是得费一番功夫。 参考https://www.pythonheidong.com/blog/article/851830/44a42d351037d307d02d/ 和https://blog.csdn.net/ld_long/article/details/113920521（不知道为什么失效了） 实现
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yolov5检测图片用detect.py
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05-19 4591
今天在用detect.py以及自己训练的模型检测图片时，遇到了一些问题，在这总结一下子 1、修改代码 看下面这段代码，是yolo.py中的Model类中的forward函数，训练的时候augment=False，而检测时我们得把它改为true,augment=True def forward(self, x, augment=True, profile=False): # 训练：augment=False if augment: # TTA(Test Time Augmen
yolov5 detect.py文件终端代码使用详解
qq_27661837的博客
04-10 4444
官方对于如何使用detect.py文件做出了如下解释 python detect.py --source 0 # 使用摄像头检测 python detect.py --source img.jpg # 传入图片检测 python detect.py --source vid.mp4 # 传入视频检测 python detect.py --source path/ # 把整个目录里面能被检测的文件都检测 python detect.py --source path/*.jpg # 检测目录里面后缀
Yolov5项目完结篇：利用yolov5训练自己的目标检测模型（基于Yolov5的目标检测项目）
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08-16 1201
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YOLOV5的使用 自改
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|—datasets  |=|—Dim_detect   |=|=|—VOCdevkit    |=|=|=|—images     |=|=|=|=|—train     |=|=|=|=|—val    |=|=|=|—labels     |=|=|=|=|—train     |=|=|=|=|—val  |=|—Dims_detect |—YOLOV5  |=|—models   |=||=|—ball.yaml  |=|—data   |=||=|—ball.yaml  |=|—weights
yolov5预训练模型文件：迁移学习与目标检测利器
资源摘要信息: "yolov5预训练模型.zip" 知识点概述： YOLOv5预训练模型是基于YOLO（You Only Look Once）算法的第五代版本的计算机视觉目标检测模型。YOLO是一种非常流行的实时目标检测系统，其设计理念是将目标...
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