模型训练篇 | yolov9来了！手把手教你如何用yolov9训练自己的数据集

已于 2024-11-12 21:09:52 修改
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分类专栏： YOLO算法：基础+进阶+改进 文章标签： 目标跟踪 机器学习 人工智能 YOLO 计算机视觉 目标检测 深度学习
于 2024-02-27 22:18:09 首次发布
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版权
本文详述了使用YOLOv9训练目标检测模型的过程，从算法介绍到数据标注，再到模型训练和源码修正。作者以安全帽佩戴检测为例，指导读者如何配置yaml文件、下载预训练权重、调整训练参数，并修复官方代码中的错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv9是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列算法的最新版本。本节课就带领大家如何基于YOLOv9来训练自己的目标检测模型，本次作者就以安全帽佩戴检测为案例进行说明，让大家可以轻松了解整个模型训练过程！~🌈  

     目录

​🚀1.算法介绍

🚀2.数据标注

🚀3.模型训练

🚀4.源码修正

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YOLOv9训练自己的数据集：最新最详细教程
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05-15 4530
此时我们安装的只是基础的CPU状态，如果需要使用GPU训练，需要在pytorch中找到适合自己的cuda版本的torch口令然后下载。（我用的原博主的，因为我自己选的有问题hhh）一般按照上面操作，环境就配好了。数据集百度网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1QktBnMcDdsQaT6JQXBjNPA。我这里租用的是云服务器，因此要配置一些环境（如果是拿自己电脑训练的话，就可以跳过环境配置）。新建my_data.yaml，内容如下：path改为自己的datasets位置。
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image_dir = r'C:\Users\admin\Desktop\VOCdevkit\images\train' # 图像文件目录。label_dir = r'C:\Users\admin\Desktop\VOCdevkit\labels\train' # 标签文件目录。# 按照 80% 训练集，10% 验证集，10% 测试集的比例划分数据集。# 调整验证集比例，确保验证集和测试集的比例正确。# 按比例划分训练集和验证集（以及可选的测试集）# 按调整后的比例划分验证集和测试集。
YOLOv9训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
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在Windows10上配置CUDA环境教程YOLOv9网络于2024年2月21日发布，其通过广义高效层聚合网络（GELAN）、可编程梯度信息（PGI）和辅助可逆分支设计等改进点，使得其在目标检测领域取得了显著的性能提升。在MS COCO数据集上，YOLOv9的四种不同参数数量的模型（v9-T、v9-S、v9-M、v9-C、v9-E）均取得了较高的检测精度，其中最小的模型达到了38.3%的AP，而最大的模型则达到了55.6%的AP。论文摘要翻译。
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并cd到torch和torchvision的下载目录并通过pip install 下载。这里的yaml文件和路径等需要根据自己的数据集进行修改。打开setting设置自己的虚拟环境。将压缩包放到自己的目标目录解压。配置虚拟环境的工程依赖。
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