yolo-v5代码数据读取部分理解


1. train.py文件中,通过create_dataloader函数创建train_loader

train_loader, dataset = create_dataloader(train_path,
                                              imgsz,
                                              batch_size // WORLD_SIZE,
                                              gs,
                                              single_cls,
                                              hyp=hyp,
                                              augment=True,
                                              cache=None if opt.cache == 'val' else opt.cache,
                                              rect=opt.rect,
                                              rank=LOCAL_RANK,
                                              workers=workers,
                                              image_weights=opt.image_weights,
                                              quad=opt.quad,
                                              prefix=colorstr('train: '),
   
### 如何在 PyCharm 中导入 YOLOv5 项目 #### 准备工作 确保已经安装了 Git 和必要的 Python 解释器版本。YOLOv5 需要特定依赖项来运行,这些可以通过 `requirements.txt` 文件自动处理。 #### 创建新项目并克隆仓库 打开 PyCharm 并创建一个新的项目,在指定位置命名此项目为 “yolov5”。接着通过 VCS(Version Control System)选项卡中的“Checkout from Version Control”,选择 GitHub 或其他托管服务提供商,并输入 YOLOv5 的官方存储库 URL 来获取源码[^1]。 #### 安装依赖包 前往 **File->Settings->Project:** [your project name]->**Python Interpreter**, 点击绿色加号按钮以添加新的软件包。为了使 YOLOv5 正常运作,除了 Flask 和 Requests 外还需要额外几个重要的库,比如 NumPy、OpenCV-Python、Matplotlib 等等。可以从本地 requirements.txt 文件批量加载所需的所有依赖关系: ```bash pip install -r yolov5/requirements.txt ``` 这一步骤会读取位于 yolov5 文件夹内的 requirements.txt 文档并将其中列出的所有必需品下载到环境中去。 #### 测试 CUDA 可用性 如果打算利用 GPU 加速模型训练过程,则需验证系统是否支持 NVIDIA CUDA 技术。可以编写如下简单的测试脚本来确认这一点: ```python import torch.cuda if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available :D") else: print("CUDA isn't available :(") ``` 上述代码片段能够帮助判断当前环境里是否有可用的 CUDA 设备供调用[^2]。 #### 运行示例程序 最后可以在 Jupyter Notebook 或者普通的 .py 脚本里面尝试执行一些预定义的任务,例如对象检测演示。对于初学者来说,建议先熟悉下 scikit-learn 库的基础操作,因为很多机器学习算法都基于它实现;而对于更高级的应用场景则可能涉及到 PyQt GUI 开发等内容][^[^34]。
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