【环境配置】YOLOV5训练VisDrone数据集

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于 2021-09-26 21:53:58 发布

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分类专栏： # 环境配置文章标签：深度学习机器学习

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该博客介绍了如何使用YOLOv5进行VisDrone数据集的训练和推理。通过克隆YOLOv5项目，安装依赖，然后运行训练脚本，数据集会自动下载并解压。训练命令和推理命令分别给出，方便读者直接操作。此外，提到了数据集路径的自定义方式以及数据集配置文件的位置。

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前言

YOLOv5目前自带VisDrone配置，所以几乎不需要进行更改，clone下来开箱即用即可。
注意：建议目录，新建一个yolov5的文件夹，在此文件夹下面clone yolov5，执行train.py文件，会自动创建datasets文件夹，用来存放VisDrone数据集。

➜ yolov5
├── datasets
└── yolov5-master

这样做的话可以一劳永逸，会自动下载VisDrone数据集并解压。如果你想更改VisDrone数据集的存放位置，可以更改data/VisDrone.yaml文件。

训练命令

git clone https://github.com.cnpmjs.org/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5-master
pip install -r requirements.txt
python train.py --data data/VisDrone.yaml --cfg models/yolov5x.yaml --weights weights/yolov5x.pt --device 0,1,2,3

推理命令

python detect.py --weights runs/exp1/weights/best.pt --source inference/images/ --device 0 --save-txt