一、Flower数据集
1.1 链接：https://pan.baidu.com/s/1UepSabNSba6Ypb0RXaNLyg?pwd=6666
提取码：6666
1.2 数据集格式images:train(daisy、dandelion、roses、sunflowers、tulips）、test(daisy、dandelion、roses、sunflowers、tulips）、val(daisy、dandelion、roses、sunflowers、tulips）
二、搭建开发环境
2.1 conda create --name yolov5_classify python=3.8 创建虚拟环境
2.2 conda acrivate yolov5_classify 激活虚拟环境
2.3 git clone https://gitee.com/monkeycc/yolov5.git git拉代码
2.4 pip install requirements.txt 安装第三方库
2.5 pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html pytorch-gpu安装
或 pip install torch==1.10.2+cu102 torchvision==0.11.3+cu102 torchaudio===0.10.2+cu102 -f https://download.pytorch.org/whl/cu102/torch_stable.html pytorch-gpu安装
三、编写配置文件为推理做准备
path: D:/train/yolov5/yolov5/datasets
train: images/train
val: images/test
test: optional（可选)
names:
0:daisy
1:dandelion
2:roses
3:sunflowers
4:tulips
四、下载预权重
五、训练模型train.py
修改参数--model、--data
六、预测图片/目录/视频/摄像头predict.py
修改参数--weights、--source、--data
七、评价模型val.py
