使用YOLO5进行模型训练机器学习【教程篇】

准备工作
YOLOv5 是目前非常流行的目标检测模型,广泛应用于各种计算机视觉任务,可以检测到图片中的具体目标。
我们借助开源的模型训练框架,省去了自己写算法的步骤,有技术的伙伴可以深入了解并自己写算法训练。
电脑要求: GPU ,内存 >12G
python > =3.8
windows or linux
检查自己的电脑网络情况,ping 一下git是否通

过程

在开始之前,请确保你已经安装了以下软件和库:

Python 3.8 及以上
PyTorch
Git
pip
步骤 1:克隆 YOLOv5 仓库
首先,克隆 YOLOv5 的官方仓库:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5

然后,安装所需的 Python 包

pip install -r requirements.txt

步骤 2:准备数据
YOLOv5 需要的数据格式是图像和相应的标签文件,标签文件使用 YOLO 格式。

图像数据:将所有训练图像放在一个文件夹中,例如 datasets/train/images。
标签文件:每个图像文件需要一个对应的标签文件,格式为 .txt,存放在 datasets/train/labels 文件夹中。标签文件中的每一行代表一个对象,格式如下:
class_id x_center y_center width height

其中 class_id 是类别的索引,x_center 和 y_center 是对象中心点的相对坐标(归

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