Yolov 5 test de formation et interprétation du code source

Frère Gu Yue doit 666. 2022-05-14 11:49:24 阅读数:196

yolovtestformationetinterpr

Adresse du code sourcehttps://github.com/ultralytics/yolov5
Peut passergit clone Ou télécharger le paquet compressé dans le dossier du projet local

À propos deyolov5Ses avantages et l'interprétation du code source peuvent voir d'autres bons articles,C'est juste pour le premier contactyolov5,Et les étudiants qui veulent effectuer des tests localement

Voici les problèmes à éviter lors de l'exécution du Code
1.Exigencespython>=3.7,Correspond à l'installationopencv-python,Exigencesopencv-python>=4.1.1,On pourrait envisager de créer un environnement virtuel.
Miroir Tsinghuaopencv-pythonAdresse
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/
Miroir Tsinghuaopencv-contrib-pythonAdressehttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-contrib-python/

Site officielopencvTélécharger l'adresse
Site officiel de Tsinghua Mirror

Ou installez - le directement en ligne en utilisant la commande suivante

pip install opencv-python==4.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install opencv-contrib-python==4.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Si l'installation en ligne ci - dessus est lente , La source du miroir peut être remplacée

Installation de miroirs domestiquesopencv(python)(DomestiquepipSource miroir)

2.torch>=1.7CorrespondanttorchvisionSac,Si nécessaireGPUEt si,Il faut penser àcudaVersion,Parce que maintenantcuda10.0CorrespondantTorch Version maximale seulement 1.4,Pour pouvoir installercuda10.1Et correspondantcudnn, Voir d'autres méthodes d'installation connexes Blogs. Plusieurs versions sont recommandées cuda, La commutation est également pratique .
Insérer la description de l'image ici

Ici.torchAvectorchvision Site Web du miroir d'installation domestique pour
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3.Autres sacs, Vous pouvez commencer par: detect.pyDocumentation, Quels paquets manquent ,Installation directe, Vous pouvez également suivre les instructions à l'intérieur requirements.txtEffectuer l'installation

pythonGénérerrequirements.txtEnvironnement emballé,Utilisationrequirements.txtInstallationPythonEnvironnement

# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.1
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1 # Google Colab version
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0
# Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb
# Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0
# Export --------------------------------------
# coremltools>=4.1 # CoreML export
# onnx>=1.9.0 # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.3.6 # ONNX simplifier
# scikit-learn==0.19.2 # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1 # TFLite export
# tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export
# openvino-dev # OpenVINO export
# Extras --------------------------------------
# albumentations>=1.0.3
# Cython # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
# pycocotools>=2.0 # COCO mAP
# roboflow
thop # FLOPs computation

Une fois l'environnement configuré, Vous pouvez essayer d'ajouter vos propres images dans data\imagesMoyenne,Exécutiondetect.pyDocumentation,Ça pourrait être dansruns Résultats des images détectées dans le dossier
Insérer la description de l'image ici
Mais ce n'est peut - être pas tout à fait exact. , Parce que c'est toujours le résultat de la formation de l'auteur de référence , Vous pouvez essayer de créer votre propre ensemble d'entraînement pour l'entraînement , Les résultats seront plus précis. .

Voici la partie correspondante de l'interprétation du code source ,Peut être référencé,Peut - être pas., Mais la plupart ont une explication.
【YOLOV5-5.x Interprétation du code source】general.py

Voici un ensemble de données pour vous entraîner

YOLOv5Former ses propres ensembles de données

Copyright:Cet article est[Frère Gu Yue doit 666.]Établi,Veuillez apporter le lien original pour réimprimer,remercier。 https://fra.fheadline.com/2022/134/202205141147266905.html