超详细使用YOLOv5网络来训练自己的数据集目标检测模型并实现目标检测

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文章标签： YOLO 目标检测 目标跟踪 python 人工智能
于 2024-05-19 12:06:06 首次发布
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本文章以瓶盖检测为例,教大家使用yolov5训练自己的数据集模型,并使用该模型进行目标检测.

在进行本文学习时应该准备好以下内容:

  1. 完成anaconda的安装 链接: 超详细版Anaconda的安装及使用conda创建、运行虚拟环境以及使用镜像源
  2. 完成数据集的标注和划分 链接: yolo模型训练所需的数据集的划分教程
  3. 可以成功运行yolov5的目标检测(本文也会教) 链接: 使用YOLOv5模型进行目标检测
  4. 安装CUDA与CUDNN(没有独显的同学可以跳过) 链接: CUDA,CUDNN的安装教程,让你可以使用Pytorch GPU显卡来跑程序

如果已经可以成功运行上面第三步目标检测,则可以跳过第一步,从2.1大步开始

1.虚拟环境的配置

1.1虚拟环境的创建

在win+R中打开cmd
输入以下代码创建一个名为yolov5s,python3.8版本的虚拟环境
名称和版本可以更改,但版本不要超过3.9,否则很多库都不兼容

conda create -n yolov5s python=3.8

在这里插入图片描述
等待之后出现以下输出则表示以及创建好,如果没创建好,可能是anaconda没用安装配置好,可以看完之前的文章 链接: 超详细版Anaconda的安装及使用conda创建、运行虚拟环境以及使用镜像源

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手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-水下目标检测
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进入GitHub下载yolov5源码选择分支v5.0，并下载源码anaconda激活相应环境进入项目存放的地址。
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小白也能使用yolov5训练自己的数据集实现目标检测
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由于本人也是刚刚入门深度学习的行列，对很多理论知识的了解还不够深入，对yolov5的原理只能简单介绍一下，然后大家如果有什么问题，欢迎在评论区里留言或者私信我，我看到之后会很快恢复，希望大家能够一起进步，也欢迎大家关注我，方便交流。（该流程同时适用于ubuntu系统或者windows）下载好之后的文件分布是这样的然后我们打开data这个文件。
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【YOLOv5目标检测教学】包括环境配置、数据集制作、模型训练、加载模型进行目标检测（超详细、小白入门版）
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本文将全面阐述yolov5目标检测使用教学，首先是配置yolov5的运行环境以及yolov5的代码下载，然后教学如何制作自己的目标检测数据集以及如何利用yolov5加载该数据集进行目标检测模型训练，最后教学如何通过yolov5加载训练好的模型进行目标检测以达到检测自己想要的目标功能！（本篇文章全程以花卉检测为例子进行讲解，对其他目标的检测基本一致！以上就是整个yolov5目标检测的详细教学啦，详细讲解了环境配置、数据集制作、模型训练、加载模型进行目标检测！最后对文章有问题的欢迎在评论区留言询问噢！
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本文按步骤详细介绍了使用yolov5进行目标检测的全流程，包括：模型下载、环境配置、数据集准备和数据预处理、模型调整、模型训练、进行目标检测和检测结果分析。本文全部流程使用cpu完成（无需gpu），旨在跑通流程，模型训练过程较慢，且未能到达最优结果。需要 python版本>=3.8。
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默认使用anaconda来管理python环境。1.创建虚拟环境2.根据自己安装的CUDA版本去pytorch官网下载torch等。因为我的CUDA是11.1，默认的没有，点击下面的previous versions of pytorch看以前的版本。发现torch1.10.1可以3.下载yolov5代码。
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